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Enregistrement W4285999448 · doi:10.1139/cjps-2021-0273

Effects of decreasing photoperiod on cold acclimation of asparagus seedlings

2022· article· en· W4285999448 sur OpenAlexafffundvenueabout
William Short, David J. Wolyn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhytochemical Studies and Bioactivities
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésAsparagusphotoperiodismBiologyFructanDormancyShootHorticultureCultivarHerbaceous plantAcclimatizationBotanyProlinePerennial plantSucroseGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold acclimation is a vital process for surviving subzero temperatures in asparagus ( Asparagus officinalis L.). A winter hardy cultivar, “Guelph Millennium” (GM), cold acclimates, senesces, and develops freezing tolerance earlier in the fall compared to “UC157” (UC), a cultivar adapted to warm climates. Decreasing photoperiod can induce timely senescence and freezing tolerance in both woody and herbaceous perennials, although its effects on asparagus are unclear. The objectives of this research were to study the effects of daylength and cold, and their interaction, on the induction of freezing tolerance in asparagus. Seedlings of GM and UC were subjected to four treatments: constant (15.5 h) or decreasing (15.5–14 h) photoperiods with either high (23 °C) or low (11 °C) temperatures. Decreasing daylengths did not impact the acquisition of freezing tolerance at either temperature. For UC, low temperature accompanied by decreasing photoperiod diminished root:shoot ratio and increased crown water percentage, which are both indicators of reduced dormancy. A decreasing photoperiod and high temperature increased crown fructan (total and high-molecular weight) and decreased glucose and proline concentrations in GM compared to UC. These results suggest that decreasing daylengths, similar to those occurring in late summer in Southern Ontario, may be a signal for crown metabolite partitioning. This effect may be a contributing factor to the timely senescence and cold acclimation seen in GM compared to UC.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,168

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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