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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 C4plants 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 C3species. In the present study we tested the hypothesis that low‐temperature photo‐inhibition is more detrimental to carbon gain in the C4grassMuhlenbergia glomeratathan the C3speciesCalamogrostis 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 inM. glomerataat all measurement temperatures, but had a smaller effect on the C3species. In both species the amount of xanthophyll cycle pigments increased when plants were grown at 14/10 °C, and inM. glomeratathe xanthophyll epoxidation state was greatly reduced. The detrimental effect of low growth temperature on photosynthesis inM. glomeratawas 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 C4species may tolerate cool climates and overcome the Rubisco limitation that is prevalent at low temperatures in C4plants.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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
Bibliométrie0,0000,000
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 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'étudeObservationnel
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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