Ear Position, Leaf Area, and Contribution of Individual Leaves to Grain Yield in Conventional and Leafy Maize Hybrids
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of individual leaves and the extra leaves above the ear to dry matter (DM) accumulation and grain yield in Leafy maize ( Zea mays L.) is not well documented. A field experiment was conducted for two growing seasons (2003 and 2004) at Ottawa, Canada, to determine whether additional leaves above the ear in a Leafy hybrid contribute more to grain yield than in a conventional hybrid and to assess the importance of individual leaves above and below the ear. At silking, 10 defoliation treatments were imposed in a conventional (Pioneer 3893) and a Leafy (Maizex LF850‐RR) hybrid. Total number of leaves per plant, position of the primary ear height, and the area and DM of each removed leaf were measured at silk stage. At physiological maturity, number of kernels per plant, kernel DM, and whole plant DM were determined. Despite the Leafy hybrid having a 25% greater number of leaves, 26 to 40% more green leaf area, and 16 to 41% more total plant DM at silking than the conventional hybrid, there was no difference in total DM and grain yield at physiological maturity, indicating a situation of sink limitation in the Leafy hybrid. Removal of all leaves below the earleaf and earleaf alone in the conventional hybrid caused 19 to 26% and 17 to 25% reduction in grain yield, respectively, while there was no any notable effect of these treatments in the Leafy hybrid. When all leaves above the earleaf were removed, kernel number and kernel DM were reduced by 84 to 94% in the Leafy hybrid compared with a 40 to 50% reduction in the conventional hybrid. We conclude that the large number of leaves in the Leafy maize gave no additional advantage in terms of grain yield and total DM production and the earleaf and leaves below the ear‐node were of less importance in the Leafy hybrids than in the conventional hybrid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».