Temperature governs the relative contributions of cuticle and stomata to leaf minimum conductance
Notice bibliographique
Résumé
Summary During periods of stomatal closure, such as drought, plant leaves continue to lose water at a rate determined by the minimum leaf conductance, gmin. Although gmin varies with temperature, less is known about what drives this variation, including how the pathways of water loss (cuticle or stomata) vary with temperature. We used gas exchange and bench drying methods to measure gmin and cuticular conductance, gcw, across a wide temperature range (20–50°C) in 11 broadleaf species. Vapour pressure deficit (VPD) covaried with temperature from 0.83 to 10.7 kPa. The dominant pathway of water loss for gmin shifted from stomatal transpiration towards cuticular transpiration as temperature increased. Leaf traits had variable, temperature‐dependent relationships with gmin and gcw, with trait–conductance relationships being generally stronger at higher temperatures. Cuticular thickness varied inversely with high‐temperature gcw. Simulation results showed that gcw may impact photosynthetic capacity estimates, particularly in species with low stomatal conductance. The pathways of water loss in leaves during times of stomatal closure depend strongly on temperature. This effect may have large implications for landscape‐scale water balance modelling and improving gas exchange measurements. We propose variation in VPD as a potential contributing factor in gmin and gcw variation among studies.
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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 ».