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Enregistrement W1958653370 · doi:10.1111/j.1439-037x.2012.00505.x

Genotypic Differences in Root Hair Deformation and Subsequent Nodulation for Red Clover under Different Additions of Starter N Fertilization

2012· article· en· W1958653370 sur OpenAlexaff
Malinda S. Thilakarathna, Y. A. Papadopoulos, Sherry Fillmore, Balakrishnan Prithiviraj

Notice bibliographique

RevueJournal of Agronomy and Crop Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCultivarRed CloverMicrobial inoculantLegumeRhizobiaAgronomyInoculationHorticultureNitrogen fixationBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Red clover cultivars, including diploid and tetraploid, are commonly used in legume‐based pasture mixtures. However, information on nodulation under different starter N regimens is limited. We hypothesized that there is genetic variability among different red clover cultivars for nodulation. A root hair deformation assay was conducted using three diploid (AC Christie, Tapani and CRS15) and three tetraploid (Tempus, CRS18 and CRS39) red clover cultivars by inoculating them with Rhizobium leguminosarum biovar trifolii . Nodulation and morphological characteristics of two selected red clover cultivars, AC Christie and Tempus, were determined under five starter N concentrations (0, 0.2, 0.4, 0.8 and 1.6 mg per plant). Inoculation with rhizobia increased root hair deformation with significant interaction across cultivars. Nodulation was delayed under high starter N concentrations, and genotypic differences were evident for days‐to‐nodule initiation. There was a positive quadratic response to starter N for AC Christie and a negative quadratic response for Tempus for nodulation. Tempus had more active nodules (92 %) than AC Christie (73 %). The genetic variability of red clover cultivars should be considered in N fixation studies and their response to availability of initial N.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,105

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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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