Model-assisted ideotyping reveals trait syndromes to adapt viticulture to a drier climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is challenging the resilience of grapevine (Vitis), one of the most important crops worldwide. Adapting viticulture to a hotter and drier future will require a multifaceted approach including the breeding of more drought-tolerant genotypes. In this study, we focused on plant hydraulics as a multi-trait system that allows the plant to maintain hydraulic integrity and gas exchange rates longer under drought. We quantified a broad range of drought-related traits within and across Vitis species, created in silico libraries of trait combinations, and then identified drought tolerant trait syndromes. By modeling the maintenance of hydraulic integrity of current cultivars and the drought tolerant trait syndromes, we identified elite ideotypes that increased the amount of time they could experience drought without leaf hydraulic failure. Generally, elites exhibited a trait syndrome with lower stomatal conductance, earlier stomatal closure, and a larger hydraulic safety margin. We demonstrated that, when compared with current cultivars, elite ideotypes have the potential to decrease the risk of hydraulic failure across wine regions under future climate scenarios. This study reveals the syndrome of traits that can be leveraged to protect grapevine from experiencing hydraulic failure under drought and increase drought tolerance.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».