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Enregistrement W2975848926 · doi:10.1139/cjb-2019-0035

Comparative leaf anatomy of <i>Baccharis</i> (Asteraceae) from high-altitude grasslands in Brazil: taxonomic and ecological implications

2019· article· en· W2975848926 sur OpenAlexvenueno aff
Thales Ornellas, Gustavo Heiden, Bruna Nunes de Luna, Cláudia Franca Barros

Notice bibliographique

RevueBotany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrichomeBaccharisBiologyAltitude (triangle)BotanyAsteraceaeGenusHabitatXylemEcologyEffects of high altitude on humansSpecies richnessAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Baccharis L. is an important genus in the high-altitude environments of South America. In the State of Rio de Janeiro, southeastern Brazil, the greatest richness is found at montane and high-montane ecological refuges, known as high-altitude grasslands. The high altitude provides several environmental factors that turn the high-altitude grasslands into singular tropical habitats. In this article we describe the leaf anatomy of six shrubby species of Baccharis, pointing out ecological aspects of the structures, and testing the use of statistical analyses to compare the species. Using light and scanning electron microscopy, we compared the anatomical features of the leaves and performed a cluster and principal component analyses. The results show novel features in the leaf anatomy for the genus, such as an undulated cuticle, three secretory ducts in the midrib, secretory ducts associated with the xylem, and biseriate glandular trichomes with an irregular organization of the cells. Our statistical analyses indicate that the anatomical features of the leaves, especially trichomes, are useful for distinguishing the different species, whereas others, such as isobilateral mesophyll, amphistomatic leaves, and an epidermis with thick cell walls correlate with their high-elevation habitat.

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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,287

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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