Importance of measuring and reporting environmental conditions across plant science subdisciplines
Notice bibliographique
Résumé
Understanding plant responses to the environment is based on research performed across several scales and subdisciplines. However, the interpretation and repeatability of experimental results depend on careful reporting of experimental procedures and environmental conditions. These conditions include light intensity and quality, temperature, relative humidity and vapor pressure deficit, soil water potential or volumetric water content, and pot size, which interact on plant physiological responses across biological and experimental scales regardless of whether they are the focus of the experiment. To ascertain how effectively and consistently these conditions are reported, we reviewed more than 200 plant science research articles on vascular plants published from 2020 through 2024. Environmental condition data were often not reported, including cases where the specific environmental variable was the focus of the study. This situation hampers both replicability and interpretability of results and hinders progress in understanding plant physiological responses across subdisciplines. The Environmental and Ecological Plant Physiology section of the American Society of Plant Biologists recommends several best practices to measure and report environmental conditions in plant physiology experiments, such as measuring and reporting actual environmental conditions, especially of control variables, to enable replication and comparative interpretation among experiments. These guidelines can aid authors in experimental design and manuscript preparation and assist reviewers in evaluating submitted manuscripts. Following such guidelines will enhance the dynamic progress of sound plant science within our community by improving replicability and enabling cross-disciplinary interpretation of results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».