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Enregistrement W2007658218 · doi:10.1071/cp14208

Grain number determination under contrasting radiation and nitrogen conditions in 2-row and 6-row barleys

2015· article· en· W2007658218 sur OpenAlexaff
Sebastián Arisnabarreta, Daniel J. Miralles

Notice bibliographique

RevueCrop and Pasture Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensMonsanto (Canada)
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos AiresUniversidad de Buenos AiresConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésPhotosynthetically active radiationAgronomyBiologyBiomass (ecology)Hordeum vulgareNitrogenCropBiomass partitioningStrawYield (engineering)PoaceaeBotanyPhotosynthesisMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crop growth and developmental rate around the pre-heading phase are important for determining grain yield potential in barley (Hordeum vulgare L.) and other crop cereals. The photothermal quotient, Q (ratio between photosynthetically active radiation (PAR) and temperature) around the flowering period has been found to be a good predictor of grain number per unit area under potential growing conditions when both solar radiation and temperature vary, but not under suboptimal nitrogen (N) conditions. Under suboptimal conditions, Q might not account for differences in grain number due to modifications in radiation-use efficiency (RUE), biomass partitioning between vegetative and reproductive organs, fruiting efficiency, and/or a combination of these factors. This paper aims at providing insights into how grain yield is defined during the pre-heading phase in 2- and 6-row barleys under contrasting N and radiation environments, using a model proposed by RA Fischer for grain number determination. Nitrogen and radiation treatments affected grain number, and consequently grain yield, through changes in spike biomass at heading, and not by a direct N effect. When low and high N conditions were included, Q poorly explained variations in grain number. Nitrogen increased RUE during the pre-heading phase. When accumulated PAR intercepted between the maximum number of spikelet primordia and heading stages (PARia) was considered together with RUE, the accuracy of the model was increased. Nitrogen slightly increased biomass partitioning between reproductive and vegetative organs, but it was not strong enough to improve the model between PARia and grain number. In the case of fruiting efficiency, genotype × N and shading × N interactions highlighted that this trait was maximised when 6-rowed barleys and shading were imposed under the high N treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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