Data from: Stomatal response to VPD in C4 plants with different biochemical sub-pathways
Notice bibliographique
Résumé
C4 plants are integral to many ecosystems around the world and are abundantly found in grasslands and savannas in North America, Australia, and Africa, and deserts in Central Asia among other ecosystems in and around Europe (Edwards and Still 2008; Pyankov et al. 2010; Rudov et al. 2020; Wan et al. 2001). Despite making up 20% of the global plant biomass (Ehleringer et al. 1997), our understanding of C4 physiology and biochemistry still has room for improvements. More specifically, the three subtypes of C4 plants (NADP-malic enzyme, NAD-malic enzyme, and PEP carboxykinase) should be better characterized in terms of their biochemistry. To do that, we require a comprehensive characterization of species from across C4 families, not just model C4 species. However, it is often labor-intensive to collect the full gamut of physiological and biochemical data for large numbers of species. Here, I describe a hierarchical Bayesian approach in parametrizing the C4 photosynthesis model that can estimate biochemical parameters using gas exchange data while accounting for plant, species, and subtype variation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».