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Enregistrement W4403010350 · doi:10.1111/nph.20145

What determines transfer of carbon from plants to mycorrhizal fungi?

2024· review· en· W4403010350 sur OpenAlexaff
Rebecca A. Bunn, Ana Corrêa, Jaya Joshi, Christina Kaiser, Ylva Lekberg, Cindy E. Prescott, Anna Sala, Justine Karst

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilMax-Planck-GesellschaftAustrian Science FundEuropean CommissionMPG Ranch
Mots-clésNutrientMutualism (biology)BiologyGene transferEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological Market Models are common evolutionary frameworks to understand the maintenance of mutualism in mycorrhizas. 'Surplus C' hypotheses provide an alternative framework where stoichiometry and source-sink dynamics govern mycorrhizal function. A critical difference between these frameworks is whether carbon transfer from plants is regulated by nutrient transfer from fungi or through source-sink dynamics. In this review, we: provide a historical perspective; summarize studies that asked whether plants transfer more carbon to fungi that transfer more nutrients; conduct a meta-analysis to assess whether mycorrhizal plant growth suppressions are related to carbon transfer; and review literature on cellular mechanisms for carbon transfer. In sum, current knowledge does not indicate that carbon transfer from plants is directly regulated by nutrient delivery from fungi. Further, mycorrhizal plant growth responses were linked to nutrient uptake rather than carbon transfer. These findings are more consistent with 'Surplus C' hypotheses than Biological Market Models. However, we also identify research gaps, and future research may uncover a mechanism directly linking carbon and nutrient transfer. Until then, we urge caution when applying economic terminology to describe mycorrhizas. We present a synthesis of ideas, consider knowledge gaps, and suggest experiments to advance the field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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