Influence of Temperature on Xylem Nutrient Transport in Plants
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigates how ambient temperature affects streaming potential-induced electrical energy generation triggered by nutrient flow in the stem xylem.During the experiment, the streaming potential of Brassica juncea is measured at various atmospheric temperatures, and the pressure gradient is computed for numerical simulations.It has been found that as atmospheric temperature rises, the increase in transpiration pull augments both axial and radial flow velocities.This enhances the flow loading at the intersection of the stem xylem core region and the porous pitted wall.Consequently, as atmospheric temperature increases, the mechanical stress inside the pitted porous wall also rises.Furthermore, due to convection-driven ionic transport, it becomes apparent that the magnitude of the induced potential at the bottom side of the stem xylem increases with rising atmospheric temperature.Additionally, owing to the ion-partitioning effect caused by differences in electrical permittivity, the concentration of K appears to be substantially lower in the pitted porous wall.As atmospheric temperature rises, the streaming electric field strengthens, enhancing both electrical and hydraulic power.Interestingly, atmospheric temperature has almost no influence on energy conversion efficiency.The insights drawn from this study contribute to a better understanding of the impact of atmospheric temperature on the development of green energy generation devices with high power densities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».