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Enregistrement W4389801180 · doi:10.1111/nph.19463

Plant hydraulics at the heart of plant, crops and ecosystem functions in the face of climate change

2023· article· en· W4389801180 sur OpenAlexaff
José Manuel Torres Ruiz, Hervé Cochard, Sylvain Delzon, Thomas Boivin, Régis Burlett, Maxime Cailleret, Déborah Corso, Chloé E. L. Delmas, Miquel De Cáceres, Antonio Díaz‐Espejo, Pilar Fernández‐Conradi, Joannès Guillemot, Laurent J. Lamarque, Jean‐Marc Limousin, Marylou Mantova, Maurizio Mencuccini, Xavier Morin, François Pimont, Víctor Resco de Dios, Julien Ruffault, Santiago Trueba, Nicolas Martin‐StPaul

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
Mots-clésHydraulicsEcologyEcosystemVegetation (pathology)Climate changeEnvironmental sciencePlant ecologyAgricultureWater transportForest ecologyBiologyHydrology (agriculture)EngineeringWater flowEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant hydraulics is crucial for assessing the plants' capacity to extract and transport water from the soil up to their aerial organs. Along with their capacity to exchange water between plant compartments and regulate evaporation, hydraulic properties determine plant water relations, water status and susceptibility to pathogen attacks. Consequently, any variation in the hydraulic characteristics of plants is likely to significantly impact various mechanisms and processes related to plant growth, survival and production, as well as the risk of biotic attacks and forest fire behaviour. However, the integration of hydraulic traits into disciplines such as plant pathology, entomology, fire ecology or agriculture can be significantly improved. This review examines how plant hydraulics can provide new insights into our understanding of these processes, including modelling processes of vegetation dynamics, illuminating numerous perspectives for assessing the consequences of climate change on forest and agronomic systems, and addressing unanswered questions across multiple areas of knowledge.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,721

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations102
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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