MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010787334 · doi:10.2135/cropsci2012.01.0052

Agronomic Performance of Spring Wheat as Related to Planting Date and Photoperiod Response

2012· article· en· W2010787334 sur OpenAlexaffabout
S. P. Lanning, Pierre Hucl, Michael Pumphrey, Arron H. Carter, P. F. Lamb, G. R. Carlson, David M. Wichman, K. D. Kephart, Dean Spaner, John M. Martin, L. E. Talbert

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMontana Board of Research and Commercialization Technology
Mots-clésSowingphotoperiodismBiologyCultivarLocus (genetics)Grain yieldAgronomyPoaceaeSpring (device)Yield (engineering)HorticultureWinter wheatBotanyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Photoperiod response impacts the adaptation of spring wheat (Triticum aestivum L.) to specific areas of the world. Both photoperiod sensitive (PS) and photoperiod insensitive (PI) cultivars are grown successfully in the northern regions of the western United States and the Canadian plains. The goal of the present experiment was to determine the relative performance of PI and PS genotypes as related to planting date and to interpret results in view of climate trends for the region. Three sets of near‐isogenic lines that differed for alleles at the Ppd‐D1 locus for photoperiod sensitivity were tested at three planting dates in 15 environments in Montana, Washington, Saskatchewan, and Alberta. Results showed that PS lines headed later than PI lines at all planting dates. Grain yield was significantly greater for PS lines at the first two planting dates although no difference between PS and PI lines occurred for the latest planting date. Our results suggest that PS lines are superior to PI lines for this region. This difference is likely to be significant for regional adaptation as planting date becomes earlier due to increasing spring temperatures.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrop ScienceMême sujetWheat and Barley Genetics and PathologyTravaux en français237 207