MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3043178655 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-6641

Factors controlling the triple oxygen isotope composition of grass leaf water and phytoliths: insights for paleo-environmental reconstructions

2020· preprint· en· W3043178655 sur OpenAlexaff
Anne Alexandre, Clément Outrequin, Christine Vallet‐Coulomb, Amaëlle Landais, Clément Piel, Sébastien Devidal, Christophe Peugeot, Simon Afouda, Martine Couapel, Corinne Sonzogni, Jean-Charles Mazur

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryIsotopePhotosynthesisOxygenIsotopes of oxygenC4 photosynthesisStable isotope ratioAnimal scienceBiochemistryBiologyNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oxygen isotope signature of leaf water is used to trace several processes at the soil-plant-atmosphere interface. During photosynthesis, it is transferred to the oxygen isotope signature of atmospheric CO2 and O2, which can be used for reconstructing past changes in gross primary production. The oxygen isotope signature of leaf water additionally imprints leaf organic and mineral compounds, such as phytoliths, used as paleoclimate and paleovegetation proxies when extracted from sedimentary materials. Numerous experimental and modelling studies were dedicated to constrain the main parameters responsible for changes in the δ18O of leaf water. Although these models usually correctly depict the main trends of 18O-enrichment of the leaf water when relative humidity decreases, the calculated absolute values often depart from the observed ones by several ‰. Moreover, the δ18O of leaf water absorbed by plants is dependent on the δ18O value of meteoric and soil waters that can vary by several ‰ at different space and time scales. These added uncertainties make our knowledge of the parameters responsible for changes in the δ18O of leaf water and phytoliths flawed. Changes in the triple oxygen isotope composition of leaf water, expressed by the 17O-excess, are controlled by fewer variables than changes in δ18O. In meteoric water the 17O-excess varies slightly as it is weakly affected by temperature or phase changes during air mass transport. This makes the soil water fed by meteoric water and the atmospheric vapour in equilibrium with meteoric water changing little from a place to another. Hence the 17O-excess of leaf water is essentially controlled by the evaporative fractionation. The latest depends on the ratio of vapor pressure in the air to vapor pressure in the stomata intercellular space, close to relative humidity. Leaf water evaporative fractionation can lead to 17O-excess negative values that can exceed most of surficial water ones. Here we present the outcomes of several recent growth chamber and field studies, for the purpose of i) refining the grass leaf water and phytoliths δ18O and 17O-excess modelling, ii) assessing whether the δ18O and 17O-excess of grass leaf water can be reconstructed from phytoliths, and iii) examining the precision of the 17O-excess of phytoliths as a new proxy for past changes in continental atmospheric relative humidity. Atmospheric continental relative humidity is an important climate parameter poorly constrained in global climate models. A model-data comparison approach, applicable beyond the instrumental period, is essential to progress on this issue. However, there is currently a lack of proxies allowing quantitative reconstruction of past continental relative humidity. The 17O-excess signature of phytoliths could fill this gap.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeology and Paleoclimatology Research→Travaux en français237 207→