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Enregistrement W2130112995 · doi:10.1111/j.1365-3040.2004.01246.x

Dynamic photo‐inhibition and carbon gain in a C<sub>4</sub>and a C<sub>3</sub>grass native to high latitudes

2004· article· en· W2130112995 sur OpenAlexafffundabout
David S. Kubien, Rowan F. Sage

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotosynthesisBotanyXanthophyllChlorophyll fluorescenceRuBisCODactylis glomerataBiologyChlorophyllPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT C 4 plants are rare in the cool climates characteristic of high latitudes and altitudes, perhaps because of an enhanced susceptibility to photo‐inhibition at low temperatures relative to C 3 species. In the present study we tested the hypothesis that low‐temperature photo‐inhibition is more detrimental to carbon gain in the C 4 grass Muhlenbergia glomerata than the C 3 species Calamogrostis Canadensis . These grasses occur together in boreal fens in northern Canada. Plants were grown under cool (14/10 °C day/night) and warm (26/22 °C) temperatures before measurement of the light responses of photosynthesis and chlorophyll fluorescence at different temperatures. Cool growth temperatures led to reduced rates of photosynthesis in M. glomerata at all measurement temperatures, but had a smaller effect on the C 3 species. In both species the amount of xanthophyll cycle pigments increased when plants were grown at 14/10 °C, and in M. glomerata the xanthophyll epoxidation state was greatly reduced. The detrimental effect of low growth temperature on photosynthesis in M. glomerata was almost completely reversed by a 24‐h exposure to the warm‐temperature regime. These data indicate that reversible dynamic photo‐inhibition is a strategy by which C 4 species may tolerate cool climates and overcome the Rubisco limitation that is prevalent at low temperatures in C 4 plants.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations26
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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