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Enregistrement W2734714304 · doi:10.1139/cjfr-2017-0188

Responses of growth and leaf phenolics in European aspen (<i>Populus tremula</i>) to climate change during juvenile phase change

2017· article· en· W2734714304 sur OpenAlexvenueno aff
Katri Nissinen, Virpi Virjamo, Tendry Randriamanana, Norul Sobuj, Unnikrishnan Sivadasan, Lauri Mehtätalo, Egbert Beuker, Riitta Julkunen‐Tiitto, Line Nybakken

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingJuvenileBiologyBotanyHerbivoreHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In trees, the change from juvenile to adult vegetative phase can last for years. In Populus tremula L., this phase change is characterized by a morphological change in leaf shape, as leaves in the seedling phase typically are sharp-tipped, while saplings and trees have round-tipped leaves. In an open-field experiment, we studied the separate and combined effects of enhanced temperature and UVB radiation on 2-year-old P. tremula plantlets undergoing phase change. The concentration of salicylates was higher in the seedling-phase plants than in tree-type plants. In contrast, the concentration of condensed tannins was higher in the tree-type plants but only under ambient temperature. Enhanced temperature increased growth of the plants and the concentration of some salicylate compounds, and it decreased concentrations of flavonoids, phenolic acids, and condensed tannins. In addition, in the seedling-phase plants, the severity of rust infections decreased and herbivore damage increased under warming. The effects of enhanced UVB radiation were weaker, as concentrations of only two flavonoid compounds increased under enhanced UVB radiation. Based on our results, climate change may have a moderate delaying effect on the physiological development of both sexes of P. tremula, which may lead to lowered performance in their normal habitat in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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