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Enregistrement W2553860495 · doi:10.1111/nph.14285

Weak coordination between leaf structure and function among closely related tomato species

2016· article· en· W2553860495 sur OpenAlexaff
Christopher D. Muir, Miquel À. Conesa, Emilio J. Roldán, Arántzazu Molins, Jeroni Galmés

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisUniversitat de les Illes Balears
Mots-clésBiologyTraitPhylogenetic treePhotosynthesisTaxonStomatal conductanceSpecific leaf areaNatural selectionEcologyEvolutionary biologyBotanySelection (genetic algorithm)GeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Theory predicts that natural selection should favor coordination between leaf physiology, biochemistry and anatomical structure along a functional trait spectrum from fast, resource‐acquisitive syndromes to slow, resource‐conservative syndromes. However, the coordination hypothesis has rarely been tested at a phylogenetic scale most relevant for understanding rapid adaptation in the recent past or for the prediction of evolutionary trajectories in response to climate change. We used a common garden to examine genetically based coordination between leaf traits across 19 wild and cultivated tomato taxa. We found weak integration between leaf structure (e.g. leaf mass per area) and physiological function (photosynthetic rate, biochemical capacity and CO 2 diffusion), even though all were arrayed in the predicted direction along a ‘fast–slow’ spectrum. This suggests considerable scope for unique trait combinations to evolve in response to new environments or in crop breeding. In particular, we found that partially independent variation in stomatal and mesophyll conductance may allow a plant to improve water‐use efficiency without necessarily sacrificing maximum photosynthetic rates. Our study does not imply that functional trait spectra, such as the leaf economics spectrum, are unimportant, but that many important axes of variation within a taxonomic group may be unique and not generalizable to other taxa.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,762

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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