Characterizing the frost sensitivity of black spruce photosynthesis during cold acclimation
Notice bibliographique
Résumé
We used photosynthetic light response curves to measure and model the responses of two provenances of 3-year-old black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) seedlings to severe artificial frost treatments applied at 2-week intervals during cold acclimation. Black spruce seedlings responded to cold acclimation with long-term suppression of photosynthetic capacity (Amax) and apparent quantum-use efficiency (alpha'). Short-term reductions in both photosynthetic parameters following frost treatments were dependent on the extent of cold acclimation of the seedlings and the severity of the frost treatments. Large reductions in Amax in response to the frost treatments were observed in seedlings that had undergone little cold acclimation and these reductions were associated with an irreversible reduction in alpha'. Such seedlings recovered only partially during the subsequent 23 days, whereas seedlings in most other treatments showed complete recovery of Amax after 13 days. The impact of frost treatments on Amax and alpha' did not vary with seedling provenance. We propose an algorithm that predicts the combined effects of cold acclimation and severe freezing temperatures on the extent of the suppression of A(max) during autumn. The algorithm is based on (1) the maximum Amax observed during the growing season, (2) the accumulation of cold degree-days, based on a minimum nocturnal temperature < 5 degrees C, and (3) the severity of freezing temperatures during autumn. The parameters developed in the algorithm showed that cold acclimation of black spruce seedlings had a greater impact on the reduction of Amax in autumn than did the severe frost treatments. Mean Amax of seedlings subjected to artificial frosts showed a strong correlation with values predicted by the algorithm (r2 = 0.91).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».