Do <sup>2</sup>H and <sup>18</sup>O in leaf water reflect environmental drivers differently?
Notice bibliographique
Résumé
Summary We compiled hydrogen and oxygen stable isotope compositions (δ 2 H and δ 18 O) of leaf water from multiple biomes to examine variations with environmental drivers. Leaf water δ 2 H was more closely correlated with δ 2 H of xylem water or atmospheric vapour, whereas leaf water δ 18 O was more closely correlated with air relative humidity. This resulted from the larger proportional range for δ 2 H of meteoric waters relative to the extent of leaf water evaporative enrichment compared with δ 18 O. We next expressed leaf water as isotopic enrichment above xylem water (Δ 2 H and Δ 18 O) to remove the impact of xylem water isotopic variation. For Δ 2 H, leaf water still correlated with atmospheric vapour, whereas Δ 18 O showed no such correlation. This was explained by covariance between air relative humidity and the Δ 18 O of atmospheric vapour. This is consistent with a previously observed diurnal correlation between air relative humidity and the deuterium excess of atmospheric vapour across a range of ecosystems. We conclude that 2 H and 18 O in leaf water do indeed reflect the balance of environmental drivers differently; our results have implications for understanding isotopic effects associated with water cycling in terrestrial ecosystems and for inferring environmental change from isotopic biomarkers that act as proxies for leaf water.
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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) | 0,015 | 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 ».