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Enregistrement W2000366550 · doi:10.1111/j.1365-3040.2005.01354.x

Hydathodal leaf teeth of <i>Chloranthus japonicus</i> (Chloranthaceae) prevent guttation‐induced flooding of the mesophyll

2005· article· en· W2000366550 sur OpenAlexafffund
Taylor S. Feild, Tammy L. Sage, Christine Czerniak, William J. D. Iles

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research Association
Mots-clésBiologyBotanyUnderstoryPhotosynthesisDeciduousCuticle (hair)AnatomyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Why the leaves of cold temperate deciduous and moisture‐loving angiosperms are so often toothed has long puzzled biologists because the functional consequences of teeth remain poorly understood. Here we provide functional and structural evidence that marginal leaf teeth of Chloranthus japonicus , an understory herb, enable the release of guttation sap during root pressure. When guttation from teeth hydathodes was experimentally blocked, we found that the leaf intercellular airspaces became flooded. Measurements of chlorophyll a fluorescence revealed that internal flooding resulted in an inhibition of photosynthesis, most likely through the formation of a film of water within the leaf that reduced CO 2 diffusion. Comparing a developmental series of leaves with and without teeth experimentally covered with wax, we found that teeth did not affect overall leaf stomatal conductance and CO 2 uptake. However, maximal and effective light‐saturation PSII quantum yields of teeth were found to be lower or equal to the surrounding lamina throughout leaf ontogeny. Collectively, our results suggest hydathodes and their development on teeth apices enable the avoidance of mesophyll flooding by root pressure. We discuss how these new findings bear on the potential physiological interpretations of models that apply leaf marginal traits to infer ancient climates.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations119
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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