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Enregistrement W4291202564 · doi:10.1111/tpj.15942

Interspecific variation in the temperature response of mesophyll conductance is related to leaf anatomy

2022· article· en· W4291202564 sur OpenAlexaff
Guanjun Huang, Qiangqiang Zhang, Yuhan Yang, Yu Shu, Xifeng Ren, Shaobing Peng, Yong Li

Notice bibliographique

RevueThe Plant Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInterspecific competitionBiologyBotanyConductanceStomatal conductancePhotosynthesisAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Although mesophyll conductance (gm) is known to be sensitive to temperature (T), the mechanisms underlying the temperature response of gm are not fully understood. In particular, it has yet to be established whether interspecific variation in gm–T relationships is associated with mesophyll anatomy and vein traits. In the present study, we measured the short‐term response of gm in eight crop species, and leaf water potential (Ψleaf) in five crop species over a temperature range of 15–35°C. The considered structural parameters are surface areas of mesophyll cells and chloroplasts facing intercellular airspaces per unit leaf area (Sm and Sc), cell wall thickness (Tcw), and vein length per area (VLA). We detected large interspecific variations in the temperature responses of gm and Ψleaf. The activation energy for gm (Ea,gm) was found to be positively correlated with Sc, although it showed no correlation with Tcw. In contrast, VLA was positively correlated with the slope of the linear model of Ψleaf–T (a), whereas Ea,gm was marginally correlated with VLA and a. A two‐component model was subsequently used to model gm–T relationships, and the mechanisms underlying the temperature response of gm are discussed. The data presented here indicate that leaf anatomy is a major determinant of the interspecific variation in gm–T relationships.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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