Getting cold feet: tree productivity at the mercy of soil temperature
Notice bibliographique
Résumé
This scientific commentary refers to `Negative effects of low root temperatures on water and carbon relations in temperate tree seedlings assessed by dual isotopic labelling' by Wang and Hoch (doi: 10.1093/treephys/tpac005). In his pioneering 1868 Lehrbuch der Botanik (Textbook on Botany) Julius Sachs, often considered to be the father of plant physiology (Kutschera and Niklas 2018), noted that ‘the absorption of water through the roots is also confined to certain limits of temperature... Tobacco plant and Gourd [sic] no longer absorb sufficient water to replace a small loss by evaporation in a moist soil of from 3 to 5 °C’ (Sachs 1868). At the time, Sachs also noted that these low temperatures are limiting to other processes in plants such as the growth of green tissue or the exchange of oxygen and carbon dioxide. With considerable hindsight, we now know that water uptake is inextricably linked to turgor pressure and thus essential for cell expansion (Lockhart 1965). As such, turgor is a major limiting factor in tree growth and scaling-up its effects on forest biomass production is key to carbon sink and climate modeling (Friedlingstein et al. 2020, Cabon and Anderegg 2022). Yet, global models still overwhelmingly rely on ambient air rather than soil temperatures for their modeling even though soils show negative temperature offsets from recorded air temperatures from April to August in boreal and temperate zones, and nearly year round in the tropical forested regions of the globe (Lembrechts et al. 2022). These differences are highly dependent on both anthropogenic land use and climate-driven changes in ground cover (Lembrechts and Nijs 2020). Clearly, more attention needs to be given to the effects of low soil temperatures on plant roots and how they may impact these tree productivity models and, thus, projected climate change simulations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».