Freezing Tolerance of Winter Canola Cultivars is Best Revealed by a Prolonged Freeze Test
Notice bibliographique
Résumé
Small but important differences in winter survival are known to exist between winter canola cultivars. The objective of this study was to compare a short‐term (lethal temperature for 50% plant kill [LT 50 ]) and a prolonged (lethal duration time for 50% plant kill [LD 50 ]) freeze test to identify differences in freezing tolerance of winter canola ( Brassica napus L. var. oleifera Metzg. and Brassica rapa L. var. oleifera Sink.) species and cultivars. Viability following each freeze test was determined by electrolyte leakage, plant survival, biomass of shoot regrowth, and root regeneration. Plant survival from the LT 50 (cooling rate 3°C h −1 ) and LD 50 (−8°C isothermal for up to 24 d) tests were poorly correlated, and only the LD 50 test was able to identify cultivar differences in freezing tolerance. Electrolyte leakage did not correlate with actual survival measurements in both freeze tests. Shoot regrowth was a more sensitive viability test than plant survival. Brassica rapa plants subjected to the LT 50 test showed greater shoot regrowth than B. napus plants, yet no cultivar differences were found within each species. In the LD 50 freeze test, no difference in shoot regrowth was detected between the species; however, cultivar differences were found within both species. Tolerance to prolonged freezing is critical for winter survival, and the LD 50 freeze test may allow more accurate screening for species and cultivars with improved freezing tolerance than the LT 50 freeze test.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».