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Enregistrement W2967191823 · doi:10.1002/ajb2.1338

Damage to leaf veins suppresses root foraging precision

2019· article· en· W2967191823 sur OpenAlexaff
Akira Yamawo, Haruna Ohsaki, James F. Cahill

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Botany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésBiologyForagingBotanyRoot (linguistics)Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PREMISE: Plants generally increase root growth in areas with high nutrients in heterogeneous soils, a phenomenon called foraging precision. The physiology of this process is not well understood, but it may involve shoot-root signaling via leaf veins. If this is true, then damage to leaf veins, but not to nearby mesophyll, would reduce plant foraging precision. METHODS: To test this hypothesis, we imposed two leaf damage treatments on Plantago asiatica and Prunus jamasakura, removing either the tip of each main vein or mesophyll tissue between the veins with a 3-mm-diameter hole punch. After 30 days or 20 weeks of plant growth, we measured root biomass in the soil in response to soil nutrient concentration. RESULTS: When leaf mesophyll was damaged, root biomass of both species was greater in nutrient-rich patches than in nutrient-poor patches. However, when leaf veins were damaged, root biomass was similar between patches. CONCLUSIONS: These results suggest the importance of shoot-root signaling in plants, emphasizing that physiological processes are not necessarily restricted to single organs. The idea that herbivores that damage leaf veins may affect a plant's ability to selectively forage in high-nutrient patches is novel, with implications for natural and managed systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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