Effects of Different Light Spectra and Intensities on Stomatal Function in Lettuce and Basil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Light quality and intensity markedly influence stomatal activity, a crucial physiological process regulating gas exchange and water loss in higher plants. Stomata dynamically open and close in response to environmental signals, facilitating carbon dioxide uptake for photosynthesis while modulating transpirational water loss. Although red and blue light are well-established regulators of stomatal function, the effect of green light on this process remains comparatively underexplored. In this study, the effects of multiple light wavelengths (430 nm, 530 nm, 560 nm, and 630 nm) and intensities (50, 75, 100, and 400 µmol·m −2 ·s −1 ) on stomatal responses in lettuce ( Lactuca sativa ) and basil ( Ocimum basilicum ) were systematically evaluated. The results showed that green light (530 nm and 560 nm) effectively maintained stomatal closure at lower intensities, thereby minimizing water loss and preserving tissue freshness during postharvest storage. These findings highlight the potential application of green light to optimize postharvest handling by reducing transpiration and improving shelf life of leafy crops. This evidence provides a foundation for targeted light management strategies aimed at improving the commercial quality and marketability of horticultural produce.
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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 | 0,001 |
| 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 ».