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Enregistrement W4398180774 · doi:10.1080/11956860.2024.2354582

On the pre-adaptation of <i>Mitragyna</i> species to urban environments of Thailand

2024· article· fr· W4398180774 sur OpenAlexvenueno aff
Nisa Leksungnoen, Tushar Andriyas, Chatchai Ngernsaengsaruay, Suwimon Uthairatsamee, Phruet Racharak

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2024
Typearticle
Languefr
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAlkaloids: synthesis and pharmacology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKasetsart University Research and Development InstituteThailand Science Research and Innovation
Mots-clésAdaptation (eye)GeographyTraditional medicineBiologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As trees growing in urban environments are subjected to various stresses, it is important to select species that are naturally tolerant to such stresses. We compared the adaptability of three native Mitragyna species (M. diversifolia, M. hirsuta, and M. rotundifolia) from various parts of Thailand, growing in a wide range of environments and stresses. Various leaf morphological and physiological traits of trees growing along the roadside with their counterparts in the natural habitat were compared. The adaptability potential of the species, quantified through the plasticity index (PI), indicated an overall low plasticity for all traits. We attribute the low observed plasticity to the three species having a wide distribution range spanning diverse abiotic conditions. This includes low resource environments, and as such, they are pre-adapted to conditions similar to their native habitat. As the Mitragyna species already grow in diverse abiotic conditions, their ecological performance under stressful conditions (roadside) is not vastly different, potentially making them viable for planting in urban environments. We conclude that such species with similar trait level of PIs in both native and urban environments can successfully establish and thrive in urban green spaces under highly stressful urban conditions and provide sustained valuable ecosystem services.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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