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Enregistrement W2992263131 · doi:10.5194/bg-16-4613-2019

Effects of leaf length and development stage on the triple oxygen isotope signature of grass leaf water and phytoliths: insights for a proxy of continental atmospheric humidity

2019· article· en· W2992263131 sur OpenAlexaff
Anne Alexandre, Elizabeth A. Webb, Amaëlle Landais, Clément Piel, Sébastien Devidal, Corinne Sonzogni, Martine Couapel, Jean-Charles Mazur, Monique Pierre, Frédéric Prié, Christine Vallet‐Coulomb, Clément Outrequin, Jacques Roy

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhytolithIsotopes of oxygenδ18OTransectFractionationRelative humidityIsotope analysisStable isotope ratioEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesEnvironmental scienceChemistryBotanyGeologyBiologyEcologyGeochemistryGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Continental relative humidity (RH) is a key climate parameter, but there is a lack of quantitative RH proxies suitable for climate model–data comparisons. Recently, a combination of climate chamber and natural transect calibrations have laid the groundwork for examining the robustness of the triple oxygen isotope composition (δ′18O and 17O-excess) of phytoliths, that can preserve in sediments, as a new proxy for past changes in RH. However, it was recommended that besides RH, additional factors that may impact δ′18O and 17O-excess of plant water and phytoliths be examined. Here, the effects of grass leaf length, leaf development stage and day–night alternations are addressed from growth chamber experiments. The triple oxygen isotope compositions of leaf water and phytoliths of the grass species F. arundinacea are analysed. Evolution of the leaf water δ′18O and 17O-excess along the leaf length can be modelled using a string-of-lakes approach to which an unevaporated–evaporated mixing equation must be added. We show that for phytoliths to record this evolution, a kinetic fractionation between leaf water and silica, increasing from the base to the apex, must be assumed. Despite the isotope heterogeneity of leaf water along the leaf length, the bulk leaf phytolith δ′18O and 17O-excess values can be estimated from the Craig and Gordon model and a mean leaf water–phytolith fractionation exponent (λPhyto-LW) of 0.521. In addition to not being leaf length dependent, δ′18O and 17O-excess of grass phytoliths are expected to be impacted only very slightly by the stem vs. leaf biomass ratio. Our experiment additionally shows that because a lot of silica polymerises in grasses when the leaf reaches senescence (58 % of leaf phytoliths in mass), RH prevailing during the start of senescence should be considered in addition to RH prevailing during leaf growth when interpreting the 17O-excess of grass bulk phytoliths. Although under the study conditions 17O-excessPhyto do not vary significantly from constant day to day–night conditions, additional monitoring at low RH conditions should be done before drawing any generalisable conclusions. Overall, this study strengthens the reliability of the 17O-excess of phytoliths to be used as a proxy of RH. If future studies show that the mean value of 0.521 used for the grass leaf water–phytolith fractionation exponent λPhyto-LW is not climate dependent, then grassland leaf water 17O-excess obtained from grassland phytolith 17O-excess would inform on isotope signals of several soil–plant-atmosphere processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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