Development trend, evolution of themes, gaps, and challenges of the research investigating ozone effects on vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Tropospheric ozone (O 3 ) is a potent oxidant that can harm plants, making it a key focus of research in ecology and agriculture. However, comprehensive reviews about the developmental history of O 3 research on plants are lacking. This review utilized Citespace software to unveil the evolution of the main research themes over time, which correlated with three distinct developmental periods. During the first period, researchers primarily focused on the impact of O 3 on photosynthesis and plant defense responses. As time progressed, more in-depth investigations were undertaken, including determining the critical levels at which O 3 damage to plants occurred, analyzing the source–sink carbon balance and carbon allocation, assessing food security based on risk evaluation, identifying quantitative trait loci associated with O 3 tolerance, conducting transgenic research, and exploring the combined effect of multiple stressors on vegetation within the context of climate change. Despite these insights, several gaps and challenges remain, that merit future considerations. Greater research efforts should focus on (1) insufficient studies on the combined effects of O 3 , CO 2 , and drought in the context of global warming; (2) intermittent elevated O 3 events and plant recovery mechanisms under low O 3 concentration; (3) reproductive and renewal capacity of species, and t O 3 effects on community stability or composition; (4) updating O 3 flux measurements to reflect effective O 3 flux when O 3 index is applied, and challenges in determining species-specific phytotoxicity threshold; and (5) O 3 -tolerance gene screening and breeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».