Vertical patterns of photosynthesis and related leaf traits in two contrasting agricultural crops
Notice bibliographique
Résumé
To include within-canopy leaf acclimation responses to light and other resource gradients in photosynthesis modelling, it is imperative to understand the variation of leaf structural, biochemical and physiological traits from canopy top to bottom. In the present study, leaf photosynthetic traits for top and bottom canopy leaves, canopy structure and light profiles, were measured over one growing season for two contrasting crop types, winter barley (Hordeum vulgare L.) and rape seed (Brassica napus L.). With the exception of quantum yield, other traits such as maximum photosynthetic capacity (Amax), dark respiration, leaf nitrogen and chlorophyll contents, and leaf mass per area, showed consistently higher (P<0.05) values for top leaves throughout the growing season and for both crop types. Even though Amax was higher for top leaves, the bottom half of the canopy intercepted more light and thus contributed the most to total canopy photosynthesis up until senescence set in. Incorporating this knowledge into a simple top/bottom-leaf upscaling scheme, separating top and bottom leaves, resulted in a better match between estimated and measured total canopy photosynthesis, compared with a one-leaf upscaling scheme. Moreover, aggregating to daily and weekly temporal resolutions progressively increased the linearity of the leaf photosynthetic responses to light for top leaves.
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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 | 0,000 | 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 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 ».