Inter- and intra-varietal variation in aerobic methane emissions from environmentally stressed pea plants
Notice bibliographique
Résumé
Environmental stress factors can influence methane (CH4) emissions from plants. There are a few studies on the interactive effects of stress factors on plant aerobic CH4, but none on the comparative evaluation of CH4 emissions between and among plant varieties. We examined the effects of temperature, UVB radiation, and watering regime on CH4 emissions from 10 pea (Pisum sativum L.) varieties first and then selected two varieties with the highest (237J Sundance; var. 1) and lowest (422 Ho Lan Dow; var. 2) emissions for further studies. Plants were grown in controlled-environment growth chambers under two temperature regimes (22 °C / 18 °C and 28 °C / 24 °C, 16 h light / 8 h dark), two UVB levels (0 and 5 kJ·m−2·d−1), and two watering regimes (well-watered and water-stressed) for 14 days, after one week of growth under 22 °C / 18 °C. Higher temperatures and water stress increased CH4 emissions, and increased emission was associated with stress. Pea varieties varied in growth and CH4 emissions; var. 1 was more stressed and had higher emission than var. 2. In the stressed variety, the water-stressed plants grown under higher temperatures at UVB5 had the highest CH4 emission, whereas the well-watered plants grown under lower temperatures at UVB5 had the lowest emission. We conclude that climatic stress conditions increase CH4 emissions, which vary with plant varieties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».