How well do growing season dynamics of photosynthetic capacity correlate with leaf biochemistry and climate fluctuations?
Notice bibliographique
Résumé
Accurate values of photosynthetic capacity are needed in Earth System Models to predict gross primary productivity. Seasonal changes in photosynthetic capacity in these models are primarily driven by temperature, but recent work has suggested that photoperiod may be a better predictor of seasonal photosynthetic capacity. Using field-grown kudzu (Pueraria lobata (Willd.) Ohwi), a nitrogen-fixing vine species, we took weekly measurements of photosynthetic capacity, leaf nitrogen, and pigment and photosynthetic protein concentrations and correlated these with temperature, irradiance and photoperiod over the growing season. Photosynthetic capacity was more strongly correlated with photoperiod than with temperature or daily irradiance, while the growing season pattern in photosynthetic capacity was uncoupled from changes in leaf nitrogen, chlorophyll and Rubisco. Daily estimates of the maximum carboxylation rate of Rubisco (Vcmax) based on either photoperiod or temperature were correlated in a non-linear manner, but Vcmax estimates from both approaches that also accounted for diurnal temperature fluctuations were similar, indicating that differences between these models depend on the relevant time step. We advocate for considering photoperiod, and not just temperature, when estimating photosynthetic capacity across the year, particularly as climate change alters temperatures but not photoperiod. We also caution that the use of leaf biochemical traits as proxies for estimating photosynthetic capacity may be unreliable when the underlying relationships between proxy leaf traits and photosynthetic capacity are established outside of a seasonal framework.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».