Vessel diameter and vulnerability to drought-induced embolism: within-tissue and across-species patterns and the issue of survivorship bias
Notice bibliographique
Résumé
Summary Sherwin Carlquist was aware that wood represents a compromise between transport efficiency and safety. He considered wide vessels to be more vulnerable to drought-induced embolism than narrow conduits. He proposed that narrow vessels might provide redundancy and conductive safety. Research on vessel diameter and safety emerged in the 1970s and has dramatically grown in recent years showing the transformative impact these concepts have had on current research. We show how our experimental work largely supports Carlquist’s assumptions on the vulnerability of wide vessels. Although there is great variability in the vulnerability of narrow vessels, the data show that wide vessels are always vulnerable. We offer explanations for why narrow vessels differ in their vulnerability, and these explanations are rooted in Carlquist’s observations on the woody Californian flora. We recognize that there is disagreement among researchers on the correlation between vessel diameter and vulnerability to drought-induced embolism. In relation to this, we discuss the issue of flushing, i.e., whether embolism should be removed prior to generating a vulnerability to cavitation curve. Constructing a vulnerability curve from native samples that contain a substantial fraction of embolized vessels is an example of ‘survivorship bias’ because only those vessels that remained functional through a past selection process are included. Survivorship bias can lead to false conclusions on the relationship between vessel diameter and embolism resistance. This is especially the case because anatomical measures rarely incorporate functional information on the selection of measured vessels, leading to a mismatch between vessels evaluated for function and anatomy.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».