NITROGEN NUTRITION ON LEAF CHLOROPHYLL, CANOPY REFLECTANCE, GRAIN PROTEIN AND GRAIN YIELD OF WHEAT VARIETIES WITH CONTRASTING GRAIN PROTEIN CONCENTRATION
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
Abstract Wheat cultivars ('AC Barrie', 'Brook Field', 'Hoffman', and 'Norwell') with different protein concentrations were compared under four nitrogen (N) levels (0, 50, 100 and 150 kg ha−1) in an environment-controlled greenhouse, and the same experiment with an additional N level (200 kg N ha−1) was repeated in the field in 2007. In the greenhouse experiment, application of 100 kg N ha−1 resulted in significantly greater grain yield due mainly to higher number of grains per spike and heavier mean grain weight; in the field study, the 150 kg N ha−1 treatment produced the greatest yield (P<0.01) primarily due to more number of grains per spike. Crude grain protein percentage was increased significantly with each increment of N up to the highest level; however, protein yield (kg ha−1) increased significantly with fertilizer up to 150 kg N ha−1. Leaf chlorophyll contents were increased linearly with increment of N levels up to 150 kg ha−1 both in the greenhouse and field trials while leaf area indices continued to increase up to the highest application rate (200 kg N ha−1). Canopy reflectance, expressed as normalized difference vegetation index (NDVI), attained maximum value with 150 kg N ha−1 in the field experiment. Among the varieties tested, "Hoffman" out-yielded other three varieties due to heavier grain weight. Although highest grain and/or plant crude protein content were recorded in 'AC Barrie', it was the variety 'Hoffman' that produced the highest total protein (kg ha−1) with largest NDVI and leaf area index (LAI) values. Keywords: canopy reflectancegrain yieldgrain proteinleaf chlorophyllnitrogen availabilitywheat varieties ACKNOWLEDGMENTS The authors acknowledge the untiring effort and help for arranging experimental materials and collecting data from Dough Balchin and Lynn Evenson. We are also thankful to Kalidas Subedi who helped in analytical work in spite of his busy schedule. AAFC–ECORC contribution No. 09-994.
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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 | 0,000 |
| 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 découle