CO2 elevation improves photosynthetic performance in progressive warming environment in white birch seedlings
Notice bibliographique
Résumé
White birch (Betula paperifera Mash) seedlings were exposed to progressively warming in greenhouses under ambient and elevated CO 2 concentrations for 5 months to explore boreal tree species' potential capacity to acclimate to global climate warming and CO 2 elevation. In situ foliar gas exchange, in vivo carboxylation characteristics and chlorophyll fluorescence were measured at temperatures of 26 (o)C and 37 (o)C. Elevated CO 2 significantly increased net photosynthetic rate (Pn) at both measurement temperatures, and Pn at 37 (o)C was higher than that at 26 (o)C under elevated CO 2. Stomatal conductance (gs) was lower at 37 (o)C than at 26 (o)C, while transpiration rate (E) was higher at 37 (o)C than that at 26 (o)C. Elevated CO 2 significantly increased instantaneous water-use efficiency (WUE) at both 26 (o)C and 37 (o)C, but WUE was markedly enhanced at 37 (o)C under elevated CO 2. The effect of temperature on maximal carboxylation rate (Vcmax), PAR-saturated electron transport rate (Jmax) and triose phosphate utilization (TPU) varied with CO 2, and the Vcmax and Jmax were significantly higher at 37 (o)C than at 26 (o)C under elevated CO 2. However, there were no significant interactive effects of CO 2 and temperature on TPU. The actual photochemical efficiency of PSII (DF/ Fm'), total photosynthetic linear electron transport rate through PSII (JT) and the partitioning of JT to carboxylation (Jc) were higher at 37 (o)C than at 26 (o)C under elevated CO 2. Elevated CO 2 significantly suppressed the partitioning of JT to oxygenation (Jo/JT). The data suggest that the CO 2 elevation and progressive warming greatly enhanced photosynthesis in white birch seedlings in an interactive fashion.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».