High potential for foliar water uptake in early stages of leaf development of three woody angiosperms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foliar water uptake (FWU) is a widespread mechanism that may help plants cope with drought stress in a wide range of ecosystems. FWU can be affected by various leaf traits, which change during leaf development. We exposed cut and dehydrated leaves to rainwater and measured FWU, changes in leaf water potential after 19 h of FWU (ΔΨ), minimum leaf conductance (gmin), and leaf wettability (abaxial and adaxial) of leaves of Acer platanoides, Fagus sylvatica, and Sambucus nigra at three developmental stages: unfolding (2–5‐day‐old), young (1.5‐week‐old) and mature leaves (8‐week‐old). FWU and gmin were higher in younger leaves. ΔΨ corresponded to FWU and gmin in all cases but mature leaves of F. sylvatica, where ΔΨ was highest. Most leaves were highly wettable, and at least one leaf surface (adaxial or abaxial) showed a decrease in wettability from unfolding to mature leaves. Young leaves of all studied species showed FWU (unfolding leaves: 14.8 ± 1.1 μmol m−2 s−1), which may improve plant water status and thus counterbalance spring transpirational losses due to high gmin. The high wettability of young leaves probably supported FWU. We observed particularly high FWU and respective high ΔΨ in older leaves of F. sylvatica, possibly aided by trichomes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».