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Enregistrement W3126339672 · doi:10.1029/2020jg006076

Relationship Between Leaf Maximum Carboxylation Rate and Chlorophyll Content Preserved Across 13 Species

2021· article· en· W3126339672 sur OpenAlexaffabout
Xiaojin Qian, Holly Croft, Jing M. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosynthesisChlorophyllCmaxCarboxylationPhotosynthetic capacityBotanyChlorophyll aHorticultureBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The leaf maximum carboxylation rate ( V cmax ) is a crucial parameter in determining the photosynthetic capacity of plants. Providing accurate estimates of leaf V cmax , that cover large geographic areas and incorporate plant seasonality is central to correctly predicting carbon fluxes within the terrestrial global carbon cycle. Chlorophyll, as the main photon‐harvesting molecule in leaves, is closely linked to plant photosynthesis. However, how the nature of the relationship between the leaf maximum carboxylation rate (scaled to 25°C; V cmax,25 ) and leaf chlorophyll content varies according to plant type is uncertain. In this study, we investigate whether a universal and stable relationship exists between leaf V cmax,25 and leaf chlorophyll content across different plant types and verify it using field experiments. Measurements of leaf chlorophyll content (Chl) and CO 2 response curves were made on 283 crop, shrub, tree, and vegetable leaves, across 13 species, in China and southern Ontario, Canada. A strong relationship was found between the leaf V cmax,25 and chlorophyll content across different plant types ( R 2 = 0.65, p < 0.001). Cross‐validation showed that the model performs well, producing an RMSE value of 15.4 μmol m −2 s −1 . The results confirm that leaf chlorophyll content can be a reliable proxy for estimating V cmax,25 , opening the door to accurate, spatially continuous estimates of V cmax,25 at the global scale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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