CO2 supply-demand coordination in photosynthesis when Rubisco and RuBP regeneration are co-limiting: supply & demand functions from Laisk dataset
Notice bibliographique
Résumé
● Laisk method uses truncated A/Ci curves (demand function, DF) to estimate Ci* and Rd. In Laisk dataset, the Ca-Ci relationship reflects the supply function (SF), and points (Ci, A) for the same Ca can be fitted to a regression line (referred to Supply and Demand Function, DSF). ● The application of DSF to estimating Ci* and Rd by Laisk method and the relationship between DSF slope (dsf) and gs, and photosynthetic parameters were investigated in this study. ● Results showed that dsf was not affected by Laisk measurement conditions (PAR or Ca), while, it was inversely related to gs, apparent carboxylation efficiency (ACE) and apparent quantum yield (AQY). The dsf was essentially the slope of a light response curve (△A/△Ci-lrc) at low Ci. We devised an auxiliary line vertical to DSF and used it to improve the stability of Ci* and Rd estimates from Laisk data set for. ● We found that DSF slope was species-specific and independent of PAR and Ca. The dsf related CO2 diffusion to biochemical characteristics and represents the coordination between the two when Rubisco and RuBP regeneration co-limit photosynthesis. In conclusion, dsf can be used to describe the intrinsic characteristics of photosynthesis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».