Nickel hyperaccumulation is independent of the leaf economics spectrum, although it may be linked to plant water balance in an ultramafic plant community from Sabah (Malaysia)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims Nickel (Ni) hyperaccumulators are a group of plants able to store elevated amounts of this element in their leaves. Some studies indicate that hyperaccumulation may be associated with traits favouring fast resource capture or with traits favouring nutrient and water conservation, but there is no evidence for the role of nickel hyperaccumulation in the leaf economics spectrum. Our study aims to assess the differences in the leaf economics spectrum between Ni hyperaccumulators and non-hyperaccumulators. Methods We have conducted a field study involving five hyperaccumulators and ten non-hyperaccumulators growing on the same ultramafic community in Sabah (Malaysia). We measured two structural and seven chemical leaf traits and computed a Principal Component Analysis, which was complemented by a test of the phylogenetic signal of each trait and linear mixed models to assess the influence of each leaf trait on nickel accumulation. Results Our analyses inferred three principal components that reflected the main environmental constraints that shape the resource acquisition strategies of the studied ultramafic plant community: leaf economics spectrum, hyperaccumulation and water-use efficiency, and calcium to magnesium balance. Moreover, the linear mixed models indicated that carbon isotope discrimination and potassium concentrations had a significant effect on Ni accumulation, suggesting that nickel might replace partially potassium in its role in plant water balance. Conclusion Overall, the data suggest that in the community studied, Ni hyperaccumulation is independent of the leaf economics spectrum and related to plant water economy. More studies with other hyperaccumulator plants are needed to confirm these findings.
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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 ».