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Enregistrement W6929615233 · doi:10.5061/dryad.xpnvx0kbv

Maximum carboxylation rate estimation with chlorophyll content as a proxy of rubisco content

2020· dataset· en· W6929615233 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotosynthesisRuBisCOChlorophyllBiosphereTemperate climateChlorophyll aBiosphere modelCarbon cycleCarboxylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maximum carboxylation rate (Vcmax) is a key parameter in determining the plant photosynthesis rate per unit leaf area. However, most terrestrial biosphere models currently treat Vcmax as constants changing only with plant functional types, leading to large uncertainties in modelled carbon fluxes. Vcmax is tightly linked with Ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase (Rubisco). Here we investigated the relationship between leaf chlorophyll content and Rubisco (Chl-Rub) within a winter wheat paddock. With chlorophyll as a proxy of Rubisco, a semi-mechanistic model was developed to model Vcmax25. The Chl-Rub relationship was validated using measurements in a temperate forest in Canada. The results showed that Rubisco was strongly correlated with chlorophyll (R2 = 0.96, p < 0.001) for winter wheat, due to the absorption of light energy by chlorophyll and the amount of CO2 catalysed by Rubisco are tightly coupled. Incorporating the Chl-Rub relationship into the semi-mechanistic model, the root mean square error of modelled Vcmax25 was the lowest among all estimation models. The slopes of Chl-Rub relations were almost identical for the winter wheat and temperate forest, demonstrating the potential for using leaf chlorophyll content as a proxy of leaf Rubisco in modelled Vcmax25 at large spatial scales. We anticipate that improving Vcmax25 estimates over time and space will reduce uncertainties in terrestrial biosphere models and improve the estimates of global carbon budgets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,009

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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