Overwinter Low‐Temperature Responses of Cereals: Analyses and Simulation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Winter survival of cereals is dependent on complex, environmentally induced responses that affect just about every measurable morphological, physiological, and biochemical characteristic of the plant. Simulation models offer a valuable means for the integration of knowledge accumulated from detailed physiological, agronomic, genetic, and genomics studies, thereby improving our understanding of complicated plant responses. A well‐designed model also provides an effective extension and teaching tool and the opportunity for systematic investigation of production risks, cause‐and‐effect processes, genetic theories, and adjustments needed to mitigate the possible effects of climate change. Earlier, we developed and deployed a Winter Cereal Survival Model based on a series of equations that described acclimation, vernalization, dehardening, and damage due to low temperature (LT) stress. A modular design has permitted modification and allowed for interfacing with other simulation models. Recent advances in our understanding of this agronomically important character have provided us with the opportunity to develop a more robust winter survival simulation model with a wider geographic application that now also considers cultivar acclimation threshold induction temperature (T i ), respiration stress, photoperiod, and other developmental factors. The model has been field validated and provides the opportunity for the simulation of a wide range of species and overwinter environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».