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Enregistrement W2605762168 · doi:10.1017/s0960258517000113

Evidence of different compounds in smoke derived from legumes and grasses acting on seed germination and seedling emergence

2017· article· en· W2605762168 sur OpenAlexaff
Lei Ren, Yuguang Bai, Martin J. T. Reaney

Notice bibliographique

RevueSeed Science Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactucaGerminationSeedlingRadicleDarknessBiologyForageHayStrawCirsium arvenseMedicago sativaBotanyAgronomyChemistryWeed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our previous study showed that smoke derived from alfalfa (Medicago sativa) caused different germination responses compared with that from prairie hay (Festuca hallii) and wheat straw (Triticum aestivum), but the mechanism remained unclear. In this study, we used Salad Bowl lettuce (Lactuca sativa) as a quick bioassay to trace the active compounds in each of these three smoke solutions. Column chromatography and high performance liquid chromatography (HPLC) were used to separate and identify active fractions. Seeds of four species from Fescue Prairie were primed for 24 h at room temperature in darkness using serial dilutions of separated active fractions, as well as karrikinolide (KAR1). After priming, seeds were dried at room temperature in darkness for 7 days and subsequently incubated at 10/0°C or 25/15°C in 12 h light–12 h dark or 24 h darkness for 49 days. KAR1was in the smoke made from prairie hay, and wheat straw, but was absent in alfalfa smoke. Priming in KAR1solutions increased germination of three native species. Priming in highly concentrated KAR1reduced radicle length ofCirsium arvense, the only non-native species. Even though KAR1has the potential to enhance regeneration of native species in the Fescue Prairie, KAR1is not universally present in smoke derived from different plant materials. Unknown compound(s) in smoke derived from legumes remain to be identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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