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Enregistrement W2900214588 · doi:10.1038/s41467-018-07134-9

Plant defences mediate interactions between herbivory and the direct foliar uptake of atmospheric reactive nitrogen

2018· article· en· W2900214588 sur OpenAlexfundno aff
S. Campbell, Dena M. Vallano

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of SheffieldNational Science Foundation
Mots-clésHerbivoreReactive nitrogenNitrogenAssimilation (phonology)PollutantNitrogen cycleNitrogen assimilationSink (geography)Nitrogen dioxideBiologyPoa annuaBotanyEnvironmental chemistryChemistryEcologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reactive nitrogen from human sources (e.g., nitrogen dioxide, NO2) is taken up by plant roots following deposition to soils, but can also be assimilated by leaves directly from the atmosphere. Leaf uptake should alter plant metabolism and overall nitrogen balance and indirectly influence plant consumers; however, these consequences remain poorly understood. Here we show that direct foliar assimilation of NO2increases levels of nitrogen-based defensive metabolites in leaves and reduces herbivore consumption and growth. These results suggest that atmospheric reactive nitrogen could have cascading negative effects on communities of herbivorous insects. We further show that herbivory induces a decrease in foliar uptake, indicating that consumers could limit the ability of vegetation to act as a sink for nitrogen pollutants (e.g., smog from mobile emissions). Our study suggests that the interactions of foliar uptake, plant defence and herbivory could have significant implications for understanding the environmental consequences of reactive nitrogen.

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 seuil0,004

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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