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Enregistrement W3123619546 · doi:10.1017/s096025852000046x

The role of wild rice (<i>Oryza rufipogon</i>) awns in seed dispersal

2020· article· en· W3123619546 sur OpenAlexfundno aff
Yaddehige Priya Jayantha Amarasinghe, Mitsuharu Otsuka, Sathya Lim, Ryo Ishikawa, Takashige Ishii

Notice bibliographique

RevueSeed Science Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésOryza rufipogonBiological dispersalPanicleAgronomySeed dispersalBiologyOryza sativaEchinochloa crus-galliWeedEchinochloaPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cultivated rice (Oryza sativa L.) was domesticated from the Asian wild species O. rufipogon. Compared with cultivated rice, wild rice has spikelets/seeds with long barbed awns. In order to evaluate the role of awns in wild rice, four seed groups with different awn lengths (full, half, quarter and no awns) were prepared, and the following seed dispersal movements were investigated under simulated natural conditions as observed in the tropical Asian habitat: (1) seed detachment from the parent plant; (2) falling angle of mature seed; (3) ability to slip into small spaces; (4) horizontal movement on the ground and (5) horizontal movement in water. As a result, awns were found to enhance the detachment of matured seeds from the panicles in the initial seed dispersal step. They regulated vertical orientation in the air, and the vertical form may enable seeds to squeeze to the ground. The awned seeds also showed advantages in horizontal movements on the ground and in the water. In most of the experiments, seeds with full awns showed the best performance for seed dispersal, suggesting that wild rice keeps long awns to survive under natural conditions. Since seed awning is dominantly controlled by wild functional alleles at several loci, wild rice may be able to prevent a drastic reduction of awn length.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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