MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415529169 · doi:10.1139/cjb-2025-0090

Shading as a tool for <i>Sphagnum magellanicum</i> regeneration: scalable implications for peatland restoration in southern South America

2025· article· en· W4415529169 sur OpenAlexvenueno aff
Sebastián A. Reyes, Cristián Atala, Bárbara Rodríguez, Jaime Herrera

Notice bibliographique

RevueBotany · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésShadingShootPeatRegeneration (biology)Diaspore (botany)Sphagnum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatland degradation driven by the overharvesting of Sphagnum magellanicum threatens carbon storage and water regulation in Patagonia, southern Chile, and Argentina. Restoration could be facilitated through ex situ propagation. However, its ecological requirements, such as light availability, are poorly understood. Here we tested whether shading improves diaspore regeneration under controlled conditions aiming at the future restoration of degraded peatlands. Stem fragments from a Chilean peatland were used as diaspores and cultured for 11 weeks under Raschel mesh with different shading levels (0, 35, 70, and 80%). Regeneration (shoot number), shoot elongation, and pigment content were analyzed with generalized linear mixed models. The 35% and 70% shading increased shoot elongation compared with the control (no shading), whereas the 80% shading did not promote regeneration but produced shoots significantly longer than those of unshaded moss. All shaded treatments had higher chlorophyll a and b concentrations, while carotenoid and sphagnorubin levels were unaffected. These findings delineate a light range that maximizes diaspore establishment without inducing shade-avoidance stress. Thus, applying 35%–70% Raschel shading could serve as a practical method for ex situ production and field restoration of peatlands in Southern South America.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBotany→Même sujetPeatlands and Wetlands Ecology→Travaux en français237 207→