Atmospheric carbon dioxide enrichment reduces carbohydrate and nitrogen reserves in overwintering<i>Picea mariana</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elevated levels of atmospheric carbon dioxide (CO2) can directly affect the cold hardening process in evergreens through their effect on the accumulation of carbon and nitrogen reserves. This study investigated the biochemical responses of black spruce [Picea mariana (Mill.) B.S.P.] seedlings to CO2 enrichment during growth, cold hardening and dehardening. Seedlings were grown under 350 (ambient) or 710 (elevated) ppm of CO2 for 12 months in eight mini-greenhouses. Photoperiod and temperature were gradually lowered in autumn to induce cold hardening, and the conditions were reversed in spring to promote dehardening. At regular intervals, cold tolerance was assessed and sugars, starch and amino acid concentrations were measured. The freezing tolerance differed between the two treatments only in early autumn, with seedlings growing under high CO2 being more tolerant. The northern ecotype was more cold tolerant with concomitant higher concentrations of sucrose, fructose, pinitol, glucose and total soluble sugars. The concentration of soluble sugars increased in needles and roots of black spruce along with cold hardening, and the concentrations of the cryoprotective sugars sucrose and raffinose were lower under elevated CO2. Amino acid concentrations were also lower under elevated than under ambient CO2. The lower level of reserve did not translate into a lower level of freezing tolerance.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».