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Enregistrement W4412865229 · doi:10.1079/9781800626102.0010

Epigenetics for Combating Heat Stress in Plants: Updated Methods and Current Achievements

2025· book-chapter· en· W4412865229 sur OpenAlexaff
Khadija Benamar, Ilham Dehbi, Mohammed Radi, Rachid Ezzouggari, Kawtar Fikri-Benbrahim, Yunfei Jiang, Rachid Lahlali

Notice bibliographique

RevueCABI climate change series. · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressEpigeneticsCurrent (fluid)Stress (linguistics)BiologyEngineeringGeneticsElectrical engineeringPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines recent advances in epigenetic research aimed at understanding and improving plant responses to heat stress. Rising temperatures due to climate change pose a serious threat to global crop yields by causing heat stress, which can severely damage plants. This stress limits crop productivity, especially during critical growth phases. Epigenetic mechanisms, including DNA methylation, histone modifications, and non-coding RNA interference, play a crucial role in plants’ ability to survive abiotic stress by creating a stress memory that is transmitted to subsequent generations. This chapter explores these mechanisms and their impact on plant resistance to heat stress. It also presents recent methods and current achievements in mitigating heat stress in plants, highlighting the importance of epigenetic regulation. Finally, it offers insights into developing heat-tolerant crops, which are essential for maintaining and improving agricultural productivity in the context of climate change.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,010

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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