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Enregistrement W4414906403 · doi:10.1139/cjps-2025-0158

Terpene yield of native spearmint ( <i>Mentha spicata</i> ) increases proportionally to photosynthetic photon flux density

2025· article· en· W4414906403 sur OpenAlexafffundvenue
Michael Stasiak, Mike Dixon, Youbin Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTerpenePhotosynthesisYield (engineering)ShadingDry weightShootEssential oilMentha spicata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Native spearmint ( Mentha spicata L.) is a high-value medicinal crop cultivated for its terpene-rich essential oil, yet limited research exists on its response to photosynthetic photon flux density (PPFD) in controlled environments (CEs). This study evaluated the effects of canopy-level average photosynthetic photon flux density (APPFD) on the biomass, essential oil production, and morphology of M. spicata “Spanish” grown in a nutrient film technique system under sole-source LED lighting. An intensity gradient was employed where plants were exposed to APPFD levels ranging from 176 to 827 µmol·m −2 ·s −1 . Shoot dry mass, leaf dry mass, and total terpene yield increased linearly with the increase of APPFD, while essential oil concentration increased asymptotically. The linear increase in terpene yield was strongly correlated with an increase in leaf biomass rather than terpene concentration. No effects of APPFD on plant height or width were observed, but there was a statistically significant decrease in mainstem and internode length as APPFD increased. Leaves were smaller and thicker under higher APPFD, but total leaf area per plant increased. This study provided novel insight into the growth and terpene production of M. spicata “Spanish” under sole-source LED lighting in CEs and informs the development of lighting strategies aimed at enhancing essential oil production.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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