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Enregistrement W4391817856 · doi:10.1002/ece3.10912

Effects of leaf herbivory and autumn seasonality on plant secondary metabolites: A meta‐analysis

2024· article· en· W4391817856 sur OpenAlexafffund
Lotte H. Skovmand, Rose E. O’Dea, Keri Greig, Katherine R. Amato, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHerbivoreSeasonalityBiologyPhenologyBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant secondary metabolites (PSMs) are produced by plants to overcome environmental challenges, both biotic and abiotic. We were interested in characterizing how autumn seasonality in temperate and subtropical climates affects overall PSM production in comparison to herbivory. Herbivory is commonly measured between spring to summer when plants have high resource availability and prioritize growth and reproduction. However, autumn seasonality also challenges plants as they cope with limited resources and prepare survival for winter. This suggests a potential gap in our understanding of how herbivory affects PSM production in autumn compared to spring/summer. Using meta-analysis, we recorded overall production of 22 different PSM subgroups from 58 published papers to calculate effect sizes from herbivory studies (absence to presence) and temperate to subtropical seasonal studies (summer to autumn), while considering other variables (e.g., plant type, increase in time since herbivory, temperature, and precipitation). We also compared production of five phenolic PSM subgroups - hydroxybenzoic acids, flavan-3-ols, flavonols, hydrolysable tannins, and condensed tannins. We wanted to detect a shared response across all PSMs and found that herbivory increased overall PSM production in herbaceous plants. Herbivory was also found to have a positive effect on individual PSM subgroups, such as flavonol production, while autumn seasonality was found to have a positive effect on flavan-3-ol and condensed tannin production. We discuss how these responses might stem from plants producing some PSMs constitutively, whereas others are induced only after herbivory, and how plants produce metabolites with higher costs only during seasons when other resources for growth and reproduction are less available, while other phenolic PSM subgroups serve more than one function for plants and such functions can be season dependent. The outcome of our meta-analysis is that autumn seasonality changes some PSM production differently from herbivory, and we see value in further investigating seasonality-herbivory interactions with plant chemical defense.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,039
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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