Measuring Rapid A–Ci Curves in Boreal Conifers: Black Spruce and Balsam Fir
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is steering tree breeding programs towards the development of families and genotypes that will be adapted and more resilient to changing environments. Making genotype-phenotype-environment connections is central to these predictions and it requires the evaluation of functional traits such as photosynthetic rates that can be linked to environmental variables. However, the ability to rapidly measure photosynthetic parameters has always been limiting. The estimation of Vc,max and Jmax using CO2 response curves has traditionally been time consuming, taking anywhere from 30 min to more than an hour, thereby drastically limiting the number of trees that can be assessed per day. Technological advancements have led to the development of a new generation of portable photosynthesis measurement systems offering greater chamber environmental control and automated sampling and, as a result, the proposal of a new, faster, method (RACiR) for measuring Vc,max and Jmax. This method was developed using poplar trees and involves measuring photosynthetic responses to CO2 over a range of CO2 concentrations changing at a constant rate. The goal of the present study was to adapt the RACiR method for use on conifers whose measurement usually requires much larger leaf chambers. We demonstrate that the RACiR method can be used to estimate Vc,max and Jmax in conifers and provide recommendations to enhance our method. The use of this method in conifers will substantially reduce measurement time, thus greatly improving genotype evaluation and selection capabilities based on photosynthetic traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».