Grapevine leaf size influences canopy temperature
Notice bibliographique
Résumé
Grapevine leaves have diverse shapes and sizes which are influenced by many factors including genetics, vine phytosanitary status, environment, leaf and vine age, and node position on the shoot. To determine the relationship between grapevine leaf shape or size and leaf canopy temperature, we examined five seedling populations grown in a vineyard in California, USA. The populations had one parent with compound leaves of the Vitis piasezkii type and a different second parent with non-compound leaves. In previous work, we had measured the shape and size of the leaves collected from these populations using 21 homologous landmarks. Here, we paired these morphological data with canopy temperature measurements made using a handheld infrared thermometer. After recording time of sampling and canopy temperature, we used a linear model between time of sampling and canopy temperature to estimate temperature residuals. Based on these residuals, we determined if the canopy temperature of each vine was cooler or warmer than expected, based on the time of sampling. We established a relationship between leaf size and canopy temperature: vines with larger leaves were cooler than expected. By contrast, leaf shape was not strongly correlated with variation in canopy temperature. Ultimately, these findings indicate that vines with larger leaves may contribute to the reduction of overall canopy temperature; however, further work is needed to determine whether this is due to variation in leaf size, differences in the openness of the canopy or other related traits.
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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 ».