Intraspecific Leaf Trait Variation across and within Five Common Wine Grape Varieties
Notice bibliographique
Résumé
Variability in traits forming the Leaf Economics Spectrum (LES) among and within crop species plays a key role in governing agroecosystem processes. However, studies evaluating the extent, causes, and consequences of within-species variation in LES traits for some of the world’s most common crops remain limited. This study quantified variations in nine leaf traits measured across 90 vines of five common wine grape (Vitis vinifera L.) varieties at two growth stages (post-flowering and veraison). Grape traits in these varieties covary along an intraspecific LES, in patterns similar to those documented in wild plants. Across the five varieties evaluated here, high rates of photosynthesis (A) and leaf nitrogen (N) concentrations were coupled with low leaf mass per area (LMA), whereas the opposite suite of traits defined the “resource-conserving end” of this intraspecific LES in grape. Variety identity was the strongest predictor of leaf physiological (A) and morphological traits (i.e., leaf area and leaf mass), whereas leaf chemical traits and LMA were best explained by growth stage. All five varieties expressed greater resource-conserving trait syndromes (i.e., higher LMA, lower N, and lower Amass) later in the growing season. Traits related to leaf hydraulics, including instantaneous water-use efficiency (WUE), were unrelated to LES and other resource capture traits, and were better explained by spatial location. These results highlight the relative contributions of genetic, developmental, and phenotypic factors in structuring trait variation in the five wine grape varieties evaluated here, and point to a key role of domestication in governing trait relationships in the world’s crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».