Simulated drought with Polyethylene-Glycol (PEG) decreases above-ground performance and increases nodulation in the legume <i>Medicago lupulina</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under climate change, understanding how plants and crops respond to drought is essential for basic research in ecology and evolution, and improving agricultural resilience. One common method of simulating drought in experimental conditions is by applying polyethylene glycol (PEG) to plants. We investigated drought growth responses in Medicago lupulina (black medic) using PEG to simulate drought stress. We grew Medicago lupulina plants inoculated with Sinorhizobium meliloti in Magenta boxes under controlled conditions and randomly assigned them to one of three treatments: a control, PEG applied to the bottom (PEG added to the bottom-watering container of a magenta box), or PEG applied from the top (PEG poured over the growth media). After 60 days, we measured true leaf number, nodule count, and below- and above-ground dry biomass. PEG treatments significantly reduced above-ground growth, including total biomass and leaf number, but unexpectedly increased nodulation. Our results suggest that while PEG effectively simulates drought stress on above-ground growth parameters, it may not accurately simulate drought effects on rhizobial symbiosis. PEG treatments had no effect on below-ground biomass, suggesting that increased nodulation is not a result of increased plant investment in below-ground growth under simulated drought. We hypothesize that PEG, as a persistent liquid that plants do not absorb, created conditions favorable for nodulation. Overall, these results highlight the importance of interpreting PEG-simulated drought experiments with caution when assessing mutualistic interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».