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Enregistrement W3083506081 · doi:10.3389/fpls.2020.557894

Drought-Conditioning of Quaking Aspen (Populus tremuloides Michx.) Seedlings During Nursery Production Modifies Seedling Anatomy and Physiology

2020· article· en· W3083506081 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua L. Sloan, Owen T. Burney, Jeremiah R. Pinto

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingIrrigationXylemAgronomyBiologyWoody plantSowingHorticultureBotanyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the western US, quaking aspen (Populus tremuloides Michx.) regenerates primarily by root suckers after disturbances such as low to moderate severity fires. Planting aspen seedlings grown from seed may provide a mechanism to improve restoration success and genetic diversity on severely disturbed sites. However, few studies have examined the use of container-grown aspen seedlings for restoration purposes from both the outplanting and nursery production perspective. Thus, the purpose of this novel study was to examine how alterations in irrigation levels during nursery production across three seed sources would impact seedling performance attributes on harsh, dry outplanting sites. Irrigation treatments were based on three irrigation levels, determined gravimetrically: High = 90%, Medium = 80%, and Low = 70% of container capacity. The three seed sources represented a latitudinal gradient across the aspen range (New Mexico, Utah, and Alberta). Carbon isotope analysis indicated irrigation treatments were effective in creating higher levels of water stress for both the Low and Medium irrigation levels compared to seedlings under the High irrigation level. Seedlings subject to the Low irrigation level were found to induce greater height, higher photosynthetic rates, larger percentages of hydraulically active xylem, and faster xylem flow velocities compared to the High irrigation level. The lack of an interaction between irrigation treatments and seed source for nearly all response variables suggests that nursery conditioning via irrigation limitations may be effective for a range of aspen seed sources.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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