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Enregistrement W2787162844 · doi:10.5539/jas.v10n3p344

Seasonal Variation of Chlorophyll and Carotenoids in Leaves of Hancornia speciosa in Three Central Areas of the Cerrado of the State of Tocantins, Brazil

2018· article· en· W2787162844 sur OpenAlexvenueno aff
Rafael José de Oliveira, José Expedito C. da Silva, Davi Borges das Chagas

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotenoidChlorophyllChlorophyll bChlorophyll aBiologyPhenologyBotanyDeciduousHorticultureWet seasonEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the seasonal variation in concentrations of chlorophyll a, b, total chlorophyll and carotenoids in leaves of Hancornia speciosa, Gomes, during the periods of the year, relating them to the main phenological events, periods (rainy, dry and transitions) and populations evaluated. The survey was performed in three sites and the spatio-temporal analysis divided into four periods (rainy, rainy-drytransition, dry and dry-rainy transition), with 10 replicates (matrix plants). The data were collected in average intervals of 33 days from October 2014 to April 2017. The extraction and calculation of the chlorophyll and carotenoid contents of the leaves were expressed in mg/g DM, according to the equations of Arnon (1949) and Lichtenthaler (1987). There was a significant difference between the periods and sites analyzed for all pigments and their relationships. There was a greater amount of chlorophyll a than chlorophyll b; this difference was greater in the dry period. In the rainy period, we found a greater amount of total chlorophyll, carotenoids and total chlorophyll/carotenoid ratio. The behavior for the species follows that already observed for deciduous plants, closely related to water availability.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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