Path Analyses of Population Density Effects on Short‐Season Soybean Yield
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Yield component analysis provides a framework for identifying potentially useful traits for yield improvement. Consideration of how population density affects other yield components has not been addressed specifically for short‐season soybean [ Glycine max (L.) Merr.] production. We assessed the direct and indirect contributions of population density for short‐season soybean yield and its components over a wide range of population densities (6–134 plants m −2 ) using path‐coefficient analysis. Data were from field tests conducted in 1997, 1998, and 1999 at Keiser, AR. Although population density had a large inverse association with pods plant −1 , the large direct effect of population density on yield was greater than its negative indirect effect via pods plant −1 . The direct effects of pod number plant −1 and seeds pod −1 on yield were positive, whereas mass seed −1 had a negligible effect. Pods fertile‐node −1 differed between cultivars, and it was reduced by increasing population density. For early sowing, the contribution of population density to yield was less because pods m −2 could be achieved at low population densities by a large number of fertile‐nodes plant −1 and pods fertile‐node −1 . In contrast, at late sowing, the decreased potential for fertile‐nodes plant −1 was compensated by increasing plant population density. In short seasons, maximizing nodes m −2 and pods m −2 can be achieved by high population densities and early canopy closure, rather than the conventional system of larger plants with greater numbers of pods plant −1 and pods fertile‐node −1
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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 | 0,000 |
| 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 découle