Predicting Stomatal Closure and Turgor Loss in Woody Plants Using Predawn and Midday Water Potential
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge about physiological stress thresholds provides crucial information about plant performance and survival under drought. In this study, we report on the triphasic nature of the relationship between plant water potential (Ψ) at predawn and midday and describe a method that predicts Ψ at stomatal closure and turgor loss exclusively from this water potential curve (WP curve). The method is based on a piecewise linear regression model that was developed to predict the boundaries (termed Θ1 and Θ2) separating the three phases of the curve and corresponding slope values. The method was tested for three economically important woody species. For all species, midday Ψ was much more negative than predawn Ψ during phase I (mild drought), reductions in midday Ψ were minor while predawn Ψ continued to decline during phase II (moderate drought), and midday and predawn Ψ reached similar values during phase III (severe drought). Corresponding measurement of leaf gas exchange indicated that boundary Θ1 between phases I and II coincided with Ψ at stomatal closure. Data from pressure-volume curves demonstrated that boundary Θ2 between phases II and III predicted Ψ at leaf turgor loss. The WP curve method described here is an advanced application of the Scholander-type pressure chamber to categorize plant dehydration under drought into three distinct phases and to predict Ψ thresholds of stomatal closure and turgor loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».