Optimal stomatal theory predicts <scp>CO<sub>2</sub></scp> responses of stomatal conductance in both gymnosperm and angiosperm trees
Notice bibliographique
Résumé
Summary Optimal stomatal theory predicts that stomata operate to maximise photosynthesis (Anet) and minimise transpirational water loss to achieve optimal intrinsic water‐use efficiency (iWUE). We tested whether this theory can predict stomatal responses to elevated atmospheric CO2 (eCO2), and whether it can capture differences in responsiveness among woody plant functional types (PFTs). We conducted a meta‐analysis of tree studies of the effect of eCO2 on iWUE and its components Anet and stomatal conductance (gs). We compared three PFTs, using the unified stomatal optimisation (USO) model to account for confounding effects of leaf–air vapour pressure difference (D). We expected smaller gs, but greater Anet, responses to eCO2 in gymnosperms compared with angiosperm PFTs. We found that iWUE increased in proportion to increasing eCO2 in all PFTs, and that increases in Anet had stronger effects than reductions in gs. The USO model correctly captured stomatal behaviour with eCO2 across most datasets. The chief difference among PFTs was a lower stomatal slope parameter (g1) for the gymnosperm, compared with angiosperm, species. Land surface models can use the USO model to describe stomatal behaviour under changing atmospheric CO2 conditions.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».