Improving models of photosynthetic thermal acclimation: Which parameters are most important and how many should be modified?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photosynthetic temperature acclimation could strongly affect coupled vegetation–atmosphere feedbacks in the global carbon cycle, especially as the climate warms. Thermal acclimation of photosynthesis can be modelled as changes in the parameters describing the direct effect of temperature on photosynthetic capacity (i.e., activation energy, Ea; deactivation energy, Hd; entropy parameter, ΔS) or the basal value of photosynthetic capacity (i.e., photosynthetic capacity measured at 25°C). However, the impact of acclimating these parameters (individually or in combination) on vegetative carbon gain is relatively unexplored. Here we compare the ability of 66 photosynthetic temperature acclimation scenarios to improve the ability of a spatially explicit canopy carbon flux model, MAESTRA, to predict eddy covariance data from a loblolly pine forest. We show that: (1) incorporating seasonal temperature acclimation of basal photosynthetic capacity improves the model's ability to capture seasonal changes in carbon fluxes and outperforms acclimation of other single factors (i.e., Ea or ΔS alone); (2) multifactor scenarios of photosynthetic temperature acclimation provide minimal (if any) improvement in model performance over single factor acclimation scenarios; (3) acclimation of Ea should be restricted to the temperature ranges of the data from which the equations are derived; and (4) model performance is strongly affected by the Hd parameter. We suggest that a renewed effort be made into understanding whether basal photosynthetic capacity, Ea, Hd and ΔS co‐acclimate across broad temperature ranges to determine whether and how multifactor thermal acclimation of photosynthesis occurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».