Dry Matter and Nitrogen Partitioning Patterns in Bt and Non‐Bt Near‐Isoline Maize Hybrids
Notice bibliographique
Résumé
While maize ( Zea mays L.) hybrids with the Bt transgene from Bacillus thuringiensis have been gaining popularity, their dry matter (DM) production, N uptake, and whole‐plant N dynamics have not been assessed to justify their added cost. A field experiment conducted for 2 yr in Ottawa, Canada, studied DM and N partitioning patterns, and N‐use efficiency (NUE) of a conventional (Pioneer 3893) and its near‐isoline transgenic hybrid (Pioneer 38W36 Bt). The hybrids were grown with two N treatments (0 kg N [N0] or 150 kg N ha −1 with 15 N‐labeled source [N150]). Plant samples were analyzed for DM, N concentration, and the fate of 15 N at the V7, silking, and physiological maturity (PM) stages. Both hybrids were similar in harvest index, leaf chlorophyll content, and N concentrations and contents at the V7, silking, and PM stages. The Bt hybrid produced greater DM in leaves (42.1 vs. 37.5 g plant −1 ) and kernels (134 vs. 121 g plant −1 ) than its non‐Bt counterpart, it also accumulated about 11% more N in kernels and on a whole‐plant basis. Both hybrids had a similar partitioning of N and NUE in different plant parts. About 47% of the applied N was recovered at harvest, 70% of which was accumulated in the kernels of both hybrids. There was no indication that the Bt hybrid accumulated more N than its non‐Bt near‐isoline until the silking stage; the greater N content of the Bt hybrid at the PM stage was associated with greater DM in the kernels and leaves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».