Pressure–volume curves: revisiting the impact of negative turgor during cell collapse by literature review and simulations of cell micromechanics
Notice bibliographique
Résumé
The Scholander-Hammel pressure chamber has been used in thousands of papers to measure osmotic pressure, πc , turgor pressure, Pt , and bulk modulus of elasticity, ε, of leaf cells by pressure-volume (PV) curve analysis. PV analysis has been questioned in the past. In this paper we use micromechanical analysis of leaf cells to examine the impact on PV curve analysis of negative turgor in living cells (Pt ). Models predict negative Pt (-0.1 to -1.8 MPa) depending on leaf cell size and shape in agreement with experimental values reported by J. J. Oertli. Modeled PV curves have linear regions even when Pt is quite negative, contrary to the arguments of M.T. Tyree. Negative Pt is totally missed by PV curve analysis and results in large errors in derived πc and Pt but smaller errors in ε. A survey of leaf cell sizes vs habitat (arid, temperate, and rainforest), suggests that the majority of published PV curves result in errors of 0.1-1.8 MPa in derived πc and Pt , whereby the error increases with decreasing cell size. We propose that small cell size in leaves is an ecological adaptation that permits plants to endure negative values of water potential with relatively little water loss.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».