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Enregistrement W4214936836 · doi:10.3389/ffgc.2022.786237

Current Perspective Concerning the Potential Value of Chloroplast Lipidome in Assessing Moss Response to Abiotic Stress During Boreal Forest Regeneration

2022· article· en· W4214936836 sur OpenAlexafffund
Grace Callahan, Xinbiao Zhu, Raymond Thomas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research Association
Mots-clésLipidomeMossUnderstoryAbiotic componentEcologyEnvironmental scienceBiologyTaigaAbiotic stressLipidomicsCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mosses play important roles in the regulation of environmental or metabolic conditions in boreal forest ecosystems. Sphagnum and feathermoss are the two main bryophytes found in boreal forest understory. Clearcut harvesting (common method of boreal forest regeneration) can expose understory vegetation to water and light stress. Water and light stress can significantly impact moss growth during boreal forest regeneration. Analysis of the membrane lipidome, photosynthetic parameters and pigments can be very effective in assessing moss response to abiotic stress following clearcut harvesting. Although lipidomics is commonly used in environmental stress assessment of plants, application to assess moss lipidome and stress response is very limited. Bryophytes may alter or remodel their membrane lipid composition to acclimate or adapt to environmental stressors. Thus, this perspective provides insights into how moss lipids may serve as useful biomarkers of moss stress response or adaptation to environmental stress during boreal forest regeneration following clearcut harvesting.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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