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Enregistrement W2118498135 · doi:10.1046/j.1365-3040.2001.00711.x

Distribution of N, Rubisco and photosynthesis in <i>Pinus pinaster</i> and acclimation to light

2001· article· en· W2118498135 sur OpenAlexaff
Charles R. Warren, Mark A. Adams

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosynthesisRuBisCOCanopyAcclimatizationIrradiancePinus pinasterBotanyNitrogenChlorophyllHorticultureShadingBiologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The light–nitrogen hypothesis suggests canopy photosynthesis is maximized when there is a positive relationship between irradiance received by foliage, its nitrogen content (per unit area Narea), and maximum rate of photosynthesis (Amax). Relationships among relative irradiance and Narea, allocation of nitrogen within the photosynthetic apparatus to Rubisco and chlorophyll, and Amax were examined in Pinus pinaster Ait. needles up to 6 years of age. Measurements were made before bud break in August 1998, and in May 1999 after the first ‘winter’ rains. In August, Narea in P. pinaster needles decreased from 5·1 to 5·7 g m−2 in sunlit 1‐year‐old needles to 2·3 g m−2 in shaded 6‐year‐old needles. In May, Narea was 5–40% less but spatial trends were the same. At both sampling dates, Amax was less in old shaded needles compared with young sunlit needles, and was thus consistent with the light–nitrogen hypothesis. Relationships between Narea and Amax were positive at both dates yet varied in strength and form. Allocation of nitrogen within the photosynthetic apparatus was qualitatively consistent with acclimation to light (i.e. Rubisco/Chl decreased with shading), but quantitatively suboptimal with respect to photosynthesis owing to consistent over‐investment in Rubisco. This over‐investment increased with height in the canopy and was greater in May than in August.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,155 · 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'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

Citations165
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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