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Enregistrement W4231745830 · doi:10.5383/ijtee.07.02.009

Polar Auxin Transport: Understanding the Effects of Temperature and Precipitation on Polar Auxin Transport in Polytrichum Ohioense Could Develop a Moss into a Climate Change Bioindicator

2014· article· en· W4231745830 sur OpenAlexvenueno aff
Dorothy Belle Poli, Bryan Piatkowski, Geoffrey Bader, Jessica Branning, Laura Kellam, Matthew Corbicz, Anne Wallace

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThomas F. and Kate Miller Jeffress Memorial Trust
Mots-clésAuxinBryophyteMossSporophytePrecipitationPolar auxin transportBotanyPolarEnvironmental scienceBiologyArabidopsisGeographyMeteorologyBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to better understand polar auxin transport in the sporophytes of Polytrichum ohioense, a 5.3 fold increase in basipetal and acropetal transport was observed when temperature and precipitation varied significantly throughout the growing seasons. Wild plants were transferred into cultures and allowed to develop in temperatures that represented a “Warm Summer, Cold Winter” condition. Spores were grown on soil and watered to represent precipitation of a “Wet Fall, Winter” year. Traditional polar auxin transport assays were done on all sporophytes to calculate the amount of auxin transported in a polar fashion. The amount of water available to the developing sporophyte appears to be critical to polar auxin transport physiology; the temperature has less of an effect. This study also suggests that as climate change occurs, moss will be unequally affected by the environmental factors. An additional benefit of this study suggests that polar auxin transport assays may be developed to monitor climatic change. Keywords: Polar auxin transport, Bryophytes, Polytrichum ohioense, climate change, monitoring

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,181

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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