Shading Affects Morphology, Dry-matter Partitioning, and Photosynthetic Response of Greenhouse-grown `Chardonnay' Grapevines
Notice bibliographique
Résumé
In order to gain an understanding of the capacity of severely shaded leaves to be productive in dense canopies, the effects of increased shading on morphology, dry-matter partitioning, and whole-plant net carbon exchange rate (NCER) were investigated on greenhouse-grown Vitis vinifera L. `Chardonnay' grapevines. Vines were subjected to whole-plant shading levels of 0%, 54%, 90%, and 99% of direct sun 3 weeks after potting. Data were collected 8 to 10 weeks after potting. Nonlinear regression was used to investigate the relationship of leaf morphological traits and organ dry weights to increased shading. Leaf size was maintained with increased shading to approximately the 90% shading level, while leaf fresh weight, volume, density, and thickness were immediately reduced with increased shading. Root dry weight was most affected by increased shading, and root to shoot ratio was reduced. When nonlinear regressions were produced for light response curves, light compensation point was reduced by approximately 49% by moderate shading, and 61% by severe shading. Shaded leaves approached the asymptote of the light response curve more quickly, and had reduced dark respiration rates, indicating that the morphological compensation responses by the vine allow shaded leaves to use available light more efficiently. However, the long-term ramifications of reduced root growth in the current year on vines with shaded leaves may be significant.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».