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Enregistrement W4414610864 · doi:10.3390/applnano6040020

Multi-Walled Carbon Nanotube Application Alters Stomatal Behavior in Boreal Shrubs Under Drought Conditions

2025· article· en· W4414610864 sur OpenAlexafffund
Sahari Inoue, Binyam Tedla, Jean-Marie Sobze, Raymond Thomas

Notice bibliographique

RevueApplied Nano · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensWestern UniversityLakehead UniversityNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStomatal conductanceTranspirationBorealPhotosynthesisAbiotic componentWater-use efficiencyDrought stressDrought tolerance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seedling establishment on reclaimed boreal sites is frequently constrained by drought and other abiotic stresses. Carbon nanomaterials have been shown to influence stress physiology in crops, but their effects on native boreal species are poorly understood. We tested whether carboxylic acid-functionalized multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) alter drought responses in three shrubs widely used in reclamation: Shepherdia canadensis (L.) Nutt, Cornus sericea L., and Viburnum edule. Seedlings received two irrigations with MWCNTs suspensions (0 (control), 10, or 30 mg L−1) before exposure to well-watered or drought conditions in a greenhouse. Drought reduced photosynthesis, stomatal conductance, and transpiration and increased Ci/Ca across species, consistent with declining leaf water potential. MWCNTs did not broadly modify these responses, but the highest concentration (30 mg L−1) further suppressed stomatal conductance in C. sericea and V. edule during mid- to late drought. S. canadensis showed little responsiveness. These effects suggest that MWCNT-associated stomatal closure may limit water loss under stress but also constrain CO2 uptake, offering no clear photosynthetic benefit. MWCNT impacts were subtle, species- and dose-dependent, and centered on stomatal regulation. Application in reclamation should therefore be approached cautiously, balancing potential water-saving benefits against possible reductions in carbon assimilation and growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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