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Enregistrement W2028401753 · doi:10.4141/cjps08137

Association of biomass production and canopy spectral reflectance indices in winter wheat

2009· article· en· W2028401753 sur OpenAlexvenueno aff
B. Prasad, Md Ali Babar, Brett F. Carver, W. R. Raun, A. R. Klatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOklahoma Agricultural Experiment Station
Mots-clésCanopyBiomass (ecology)AgronomyCultivarEnvironmental scienceYield (engineering)BiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased biomass production could be an important criterion for future grain yield improvement in wheat (Triticum aestivum L.). Quick assessment of genetic variations for biomass production may become a useful tool for wheat breeders. The potential of using canopy spectral reflectance indices (SRI) to assess genetic variation for biomass production in winter wheat was evaluated. Three experiments were conducted for 2 yr (2003-2004 and 2004-2005) at Oklahoma State University, Stillwater, OK. The first experiment consisted of 25 winter wheat cultivars, and the other two experiments contained two sets of 25 F4:6 and F4:7 recombinant inbred lines from two crosses developed by breeding programs in the great plains of the United States of America. Three groups of SRI (vegetation-based, pigment-based, and water-based) were tested for their ability to assess biomass production at three growth stages (booting, heading, and grainfilling). The water index and the normalized water indices gave stronger genetic correlations (P < 0.01) and linear relationship for biomass production compared with the vegetation-based and pigment-based indices. The strong association of water-based indices with biomass was related to the canopy water content of the genotypes. Canopy water content was significantly (P < 0.05) correlated with biomass production. A strong positive association (P < 0.05) of grain yield and dry biomass was observed at the heading and grainfilling stages. Our study demonstrated the potential of using water-based SRI as a breeding tool to estimate genetic variability and identify genotypes with higher biomass production, and could eventually help to achieve higher grain yield in winter wheat. Key words: Wheat; biomass; grain yield; spectral reflectance index

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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