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Enregistrement W2077733627 · doi:10.1086/678088

Increased Photosynthetic Capacity as a Mechanism of Drought Adaptation in C<sub>3</sub>Plants

2014· article· en· W2077733627 sur OpenAlexafffund
Patrick J. Vogan, Hafiz Maherali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Plant Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésPhotosynthetic capacityPhotosynthesisRuBisCOBiologySoil waterEvergreenBotanyWater contentAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Premise of research. Plant available soil moisture can influence the evolution of C3 photosynthesis in multiple ways. Water limitation could select for enhanced photosynthetic capacity in order to overcome stomatal limitations to CO2 supply. Alternatively, moisture-limited soils may select for reduced photosynthetic capacity because of the high costs of investment in N-rich Rubisco under chronic CO2 limitation.Methodology. Using literature data on photosynthetic capacity, phylogenetic information, and georeferenced climate records, we assessed the magnitude and direction of the relationship between photosynthetic capacity, as described by the carboxylation capacity of Rubisco (Vcmax) and annual precipitation (MAP). We also examined the association between leaf nitrogen content expressed on leaf area and leaf mass bases (Nmass and Narea, respectively) and MAP.Pivotal results. Both Vcmax and Nmass increased with decreasing MAP, a finding that was relatively consistent across growth forms, including deciduous and evergreen angiosperms. There was no association between Narea and MAP.Conclusions. Selection by dry environments may be responsible for the evolution of increased photosynthetic capacity and leaf N content in C3 plants despite potential metabolic costs of maintaining high investment in N-rich Rubisco. Greater photosynthetic capacity can maximize photosynthetic carbon gain per unit water transpired, making it an important adaptation to arid/semiarid environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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