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Enregistrement W4408225118 · doi:10.1101/2025.03.04.641473

Climate change and the thermal performance of a high protein food source: <i>Wolffia globosa</i>

2025· preprint· en· W4408225118 sur OpenAlexaff
Kim Cuddington, Melanie Kuntze, Debora Andrade-Pereira, Yvan Gasmen, Jiayi Wu, Ashley Ferns, Xuewen Geng

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wolffia globosa is a tropical duckweed native to Southeast Asia, where it is harvested for food. This aquatic plant has a fast growth rate, a high protein content, and is also a source of important nutrients. Therefore, it could play an important role in food security under climate change and population growth. We provide the first thermal performance curve for W. globosa, and use this data to understand how climate change impacts on temperature in Southeast Asia may affect production. We find that the maximum relative growth rate occurs at constant temperatures of ∼32C. We find no significant difference between growth at current mean conditions and temperatures predicted in the next 40 years according to the high emissions scenario (SSP5-8.5 scenario) in Thailand, Laos and Myanmar when temperatures are held constant. However, the thermal performance curve is best described as asymmetric, with growth rates that fall rapidly at temperatures above this optimum. As a result, when temperatures are allowed to fluctuate about the mean in a pattern similar to recent heatwave conditions in Thailand, we find significantly lower growth rates at the optimum than at current mean temperatures. This decrease is driven by a significant increase in frond death at higher temperatures. However, given the fast growth rate of this species relative to other food crops, and the mitigating impact of water on the magnitude of temperature fluctuations, it seems likely that W. globosa may more rapidly recover from extreme heat events than other crop species. Therefore, it is likely to be a suitable candidate for adapting to climate change impacts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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