Direct comparison of four methods to construct xylem vulnerability curves: Differences among techniques are linked to vessel network characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During periods of dehydration, water transport through xylem conduits can become blocked by embolism formation. Xylem embolism compromises water supply to leaves and may lead to losses in productivity or plant death. Vulnerability curves (VCs) characterize plant losses in conductivity as xylem pressures decrease. VCs are widely used to characterize and predict plant water use at different levels of water availability. Several methodologies for constructing VCs exist and sometimes produce different results for the same plant material. We directly compared four VC construction methods on stems of black cottonwood (Populus trichocarpa), a model tree species: dehydration, centrifuge, X-ray-computed microtomography (microCT), and optical. MicroCT VC was the most resistant, dehydration and centrifuge VCs were intermediate, and optical VC was the most vulnerable. Differences among VCs were not associated with how cavitation was induced but were related to how losses in conductivity were evaluated: measured hydraulically (dehydration and centrifuge) versus evaluated from visual information (microCT and optical). Understanding how and why methods differ in estimating vulnerability to xylem embolism is important for advancing knowledge in plant ecophysiology, interpreting literature data, and using accurate VCs in water flux models for predicting plant responses to drought.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle