MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313325258 · doi:10.1002/ecs2.4332

No stress memory pattern was detected in sugar maple and white spruce seedlings subjected to experimental droughts

2022· article· en· W4313325258 sur OpenAlexaff
Zoé Ribeyre, Christian Messier, Philippe Nolet

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleSugarHerbaceous plantStress (linguistics)Ecological successionTree (set theory)Drought stressBiologyBotanyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An increase in the frequency and magnitude of drought events threatens the health of forests and the economic, ecological, and societal services they provide. It has been widely demonstrated that trees undergoing a succession of stresses may accumulate lesions that in turn lead to a decrease in their vigor and eventually to death. However, recent studies have shown that a nonlethal stress should also initiate a stress memory, which triggers a faster and stronger plant defensive response when a new stress occurs. Although this mechanism is well understood in many herbaceous plants, a better understanding in trees is needed. The aim of our study was to explore the capacity of two forest tree species to develop a stress memory. A greenhouse experiment was conducted to evaluate the tree seedlings' vigor after one or two consecutive droughts separate from a rehydration period during the same growing season. No stress memory pattern was observed for the two tree species as, on the contrary, we even observed a stress accumulation pattern in sugar maple. It remains possible that some individuals in our study developed stress memory, but that we were not able to detect it. The fine‐tuning of experimental parameters and the conducting of longitudinal studies would be helpful to detect individual capacity in stress memory activation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetPlant Stress Responses and ToleranceTravaux en français237 207