Rapid Climate Acclimation (Not Traits or Phylogeny) Drives Variation in Photosynthesis Temperature Response
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding variation in plant assimilation‐temperature (AT) responses is essential for improving forecasts of climate change feedbacks and their impacts on the biosphere. Previous studies have focused on acclimation to weather or adaptation to climate of origin, but relationships between AT response parameters and leaf functional traits or phylogeny have received little attention. To evaluate the influence of climate, traits, and phylogeny on AT response, we used the new Fast Assimilation‐Temperature Response (FAsTeR) gas exchange method to measure 243 AT response curves in 102 species from 96 families grown in a common garden. We also quantified climate variables, saturating light intensity, and key leaf functional traits. Local environmental conditions were the strongest predictors of AT response parameters. The optimal temperature for photosynthesis responded positively to recent air temperature and light exposure (partial r2 = 0.27 and 0.53, respectively), and was best predicted by mean air temperature on the day of measurement; other AT parameters exhibited weak or no relationships with recent air temperature (all partial r2 < 0.1). AT response parameters showed no phylogenetic structure and only modest variation with leaf functional traits or climate of origin (all partial r2 < 0.07). Plant AT responses were primarily driven by acclimation to local climate variables, rather than adaptation to climate of origin. Thermal acclimation of photosynthesis occurred on much shorter timescales than expected (≤ 1 day). These findings underscore the need to account for rapid acclimation in Earth system models and climate change forecasts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».