Post‐flowering Biomass and Nitrogen Accumulation of Lentil Substantially Contributes to Pod Production
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lentil (Len culinaris L.) is an indeterminate legume crop that continues to grow and accumulate biomass (DM) after flowering. Abundant N can stimulate post‐flowering vegetative growth of lentil and reduce partitioning of DM and N into pods. The effect of inoculant rhizobia, 50 kg N fertilizer ha–1 and non‐treated control treatments on DM and N partitioning of lentil was studied in Saskatchewan. Accumulated DM and N in leaf, stem and pod of eight lentil cultivars were measured at flowering, podding, and maturity. The results showed that more than 85% of DM (5.8 g DM plant–1) and N (143 mg N plant–1) were accumulated after lentil flowering. Of the 167 mg N and 6.5 g DM plant–1 at maturity, 58% DM and 75% N was in pod, 26% DM and 10% N was in stem, and leaf had the remaining 15% of the DM and N. The treatments affected N concentration and occasionally total DM and N content of the plant organs, but partitioning of DM and N among the three parts was independent of the treatments. In comparison, soil moisture significantly affected total and partitioning of DM and N into pod. Among the cultivars, the medium‐maturing cultivar CDC Milestone accumulated similar DM and N as late‐maturing ones, but allocated a greater portion of DM and N to pod than the late‐maturing cultivars. Overall, available N during pod‐filling promotes lentil biomass and pod production, but the efficiency of DM and N partitioning to pod is controlled by plant genotype and soil moisture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».