Maize Morphophysiological Responses to Intense Crowding and Low Nitrogen Availability: An Analysis and Review
Notice bibliographique
Résumé
Mounting concerns over the cost and environmental impact of N fertilizer combined with progressively higher plant densities in maize (Zea mays L.) production systems make progress in maize N use efficiency (NUE) and N stress tolerance essential. The primary objectives of this 3‐yr field study were to (i) evaluate the N responsiveness, NUE, and N stress tolerance of multiple modern maize genotypes using suboptimal, optimal, and supraoptimal plant densities (54,000, 79,000, and 104,000 plants ha−1, respectively) with three levels of side‐dress N (0, 165, and 330 kg N ha−1), (ii) identify key morphophysiological responses to the simultaneous stresses of intense crowding and low N availability, and (iii) consider our results with extensive reference to literature on maize morphophysiological responses to plant crowding and N availability. At optimal and supraoptimal plant densities, maize receiving 165 kg ha−1 of side‐dress N displayed strong N responsiveness, high NUE, pronounced crowding tolerance, and plant density independence. However, crowding tolerance was contingent on N application. Relative to less crowded, N‐fertilized environments, the 104,000 plants ha−1, 0 kg N ha−1 treatment combination exhibited (i) reduced pre‐ and postanthesis plant height (PHT), stem diameter (SD), and total biomass; (ii) greater preflowering leaf senescence and lower R1 leaf areas at individual‐leaf, per‐plant, and canopy levels; (iii) enhanced floral protandry; (iv) lower pre‐ and postanthesis leaf‐chlorophyll content; (v) lower per‐plant kernel number (KNP), individual kernel weight (KW), grain yield per plant (GYP), andharvest index per plant (HIP); and (vi) enhanced per‐plant grain yield variability (GYCV). Genetic efforts to improve high plant density tolerance should, therefore, simultaneously focus on enhancing NUE and N stress tolerance.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».