Medir con precisión cómo las plantas convierten la luz solar en energía a través de la fotosíntesis es crucial para predecir los rendimientos de los cultivos y comprender las respuestas de las plantas al cambio climático. Los científicos a menudo utilizan modelos matemáticos, como el modelo FvCB, para estimar la tasa máxima de transporte de electrones en las plantas, un factor clave en la fotosíntesis. Sin embargo, este estudio encontró que dos versiones ampliamente utilizadas del modelo FvCB a menudo sobreestiman esta tasa cuando se prueban en cuatro especies de plantas comunes, incluyendo el trigo y el pasto de centeno. Al comparar las predicciones del modelo con mediciones directas, esta investigación reveló que los modelos no tienen en cuenta las pérdidas de energía causadas por procesos como la fotorespiración y la absorción de nutrientes. El modelo empírico propuesto por Ye et al. proporcionó estimaciones más precisas y confiables. Estos hallazgos destacan la necesidad de mejorar los modelos existentes para predecir mejor el crecimiento de las plantas en condiciones ambientales cambiantes. Este trabajo ayudará a los agricultores, ecologistas y responsables de políticas a tomar decisiones más informadas sobre la gestión de cultivos y las estrategias de adaptación al clima, asegurando la seguridad alimentaria y la resiliencia de los ecosistemas en un mundo en calentamiento.