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Enregistrement W3080234516 · doi:10.3390/plants9091096

Lower Nitrogen Availability Enhances Resistance to Whiteflies in Tomato

2020· article· en· W3080234516 sur OpenAlexafffund
S. Ramachandran, Sylvie Renault, John Markham, Jaime A. Verdugo, Marta V. Albornoz, Germán Ávila‐Sakar

Notice bibliographique

RevuePlants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of WinnipegUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Winnipeg
Mots-clésHerbivoreBiologyPEST analysisInfestationResistance (ecology)AgronomyShootCropPlant tolerance to herbivoryHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil nitrogen (N) supplementation via fertilizers may increase crop yields substantially. However, by increasing tissue N content, added N can make plants more attractive to herbivores, effectively reducing their resistance to herbivores (ability to avoid herbivore damage). In turn, greater pest infestation may cause more severe reductions in fruit production than a moderate N scarcity. In this study, we tested whether lower N supplementation results in greater resistance to whiteflies and lower fruit production in four tomato varieties. We assessed the effects of N availability on tolerance to herbivores (degree to which fitness is affected by damage) and tested for the long-hypothesized trade-off between resistance and tolerance. Plants grown at half of an agronomically recommended amount of N had greater resistance without a significant drop in fruit production. Tomato varieties differed in resistance and tolerance to whiteflies, and showed a clear trade-off between these modes of defense. Root:shoot ratios were greater at lower N, but had no clear relation to tolerance. We estimated that the economic benefit of decreasing N addition almost fully compensates for losses due to lower tomato production. Additionally, lower fertilization rates would contribute to reduce environmental costs of large-scale use of agrochemicals.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,895

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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