Spring temperatures affect senescence and N uptake in autumn and N storage for winter in Rhynchospora alba (Cyperaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Environmental and physiological factors underlying variation in timing of autumn senescence are not well known. We investigated how the time of the onset of the growth in spring affects senescence and its functional consequences for nitrogen (N) uptake in autumn and storage of N for the winter, in a species that each year develops its bulbils for storage and overwintering anew. Rhynchospora alba was grown outdoors with two treatments, identical except for a 3 week difference in the start of growth in May. Leaf and root growth and senescence, and N uptake were recorded from August to November. By August, late-starting plants had caught up in size and total N content, but had smaller bulbils. They had a higher δ 13C, indicating a higher stomatal conductance during growth. Leaf and root senescence were delayed, extending 15N tracer uptake by 4 weeks. Nevertheless, after senescence, plants with an early start had 55% more N in their overwintering bulbils, due to earlier and more efficient remobilization. We conclude that timing of senescence in R. alba is a result of an interplay between the status of winter storage and cold temperatures, constrained by a trade-off between prolonged nutrient uptake and efficient remobilization of nutrients.
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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) | 0,001 | 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 ».