Divergent recurrent selection for seedling tiller number in Altai wildrye
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Seedling tiller number is a possible selection criterion to improve seedling establishment of Altai wildrye, Leymus angustus (Trin.) Pilger, an important grass for autumn grazing of beef cattle in semiarid environments. Forty‐two half‐sib families selected for high seedling tiller number (HTN) and eighteen half‐sib families selected for low seedling tiller number (LTN) by four cycles of divergent recurrent selection were compared with four controls, Altai wildrye cultivars Prairieland, Eejay and Pearl, and crested wheatgrass ( Agropyron desertorum (Fisch. Ex Link) Schultes), cultivar Nordan, on dryland and irrigated sites at Swift Current, Saskatchewan, Canada. Seedling tiller count, seedling height, tiller weight and seedling dry‐matter yield (DMY) were determined on two plants per plot and DMY was determined for each plot for 2 years post‐establishment. HTN half‐sib families had more, lighter and shorter tillers than LTN half‐sib families. There was a negative correlation ( r =–0·42, P < 0·01, n =60) between seedling DMY and tiller number. HTN half‐sib families had higher DMY in post‐establishment years at the dryland site only. Seedling tiller number in Altai wildrye may be related to DMY at sites at which resource availability delays seedling establishment, but selection for HTN will not increase seedling DMY owing to concomitant changes in carbon allocation.
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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 | 0,001 |
| 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