Damage to leaf veins suppresses root foraging precision
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».