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Enregistrement W1901214262 · doi:10.1002/jsfa.7237

Plant architecture, plasticity, and adaptation strategies of two oat genotypes under different competition intensities

2015· article· en· W1901214262 sur OpenAlexafffund
Pufang Li, B. L., Weikai Yan, Zheng‐Guo Cheng, Feng‐Min Li, You‐Cai Xiong

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPanicleCompetition (biology)Intraspecific competitionSowingBiomass (ecology)BiologyAgronomyAvenaShade avoidanceStockingHorticultureAnimal scienceEcologyArabidopsis thaliana

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The hypothesis that positive and negative interactions account for adaptive strategies was tested in a controlled study with two oat (Avena sativa) genotypes: 'Manotick' with erect leaves and 'Oa1316-1' with prostrate leaves. An increasing competition pattern was designed by varying the number of seeds planted in each container and the space between containers, thus creating different planting density regimes (i.e. alternative and solid treatments). RESULTS: Total biomass of individual plants tended to decrease exponentially with increasing density in both genotypes. Under high density stress, Manotick allocated more biomass to the roots and produced 50% more tillers, leading to more non-productive tillers and lower harvest index in the alternative than in the solid treatment. In contrast, Oa1316-1 allocated more biomass to panicles and stems, and less to the roots, with fewer tillers. CONCLUSIONS: With increasing density and strengthening intraspecific competition, Manotick reduced aboveground biomass allocation, leading to lower yield, while Oa1316-1 decreased allocation to the roots, but increased allocation to the panicles under an increasingly competitive environment. These adjustments were mechanically derived from negative and positive interactions, ensuring greater yield in the prostrate type. Our findings provided a novel rationale for a planting strategy based on plant type selections.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,184 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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