Ecogeographic Factors Affecting Inflorescence Emergence of Cool‐Season Forage Grasses
Notice bibliographique
Résumé
The ability to predict when a cool‐season forage grass cultivar will begin inflorescence emergence under different ecogeographical conditions would allow plant breeders, agronomists, and grass‐seed marketers to better position that cultivar into a forage production system. Our objective was to determine the ecogeographical factors (longitude, latitude, elevation, day of year when average daily temperature exceeds 0°C for five consecutive days [DOY at 0°C], cumulative growing degree‐day [GDD], photoperiod, and cumulative photosynthetic active radiation [PAR]) that have the greatest effect on grass maturation in the spring. Inflorescence emergence was monitored in established cultivars of festulolium (× Festulolium spp.), orchardgrass ( Dactylis glomerata L.), ryegrass ( Lolium perenne L. and Lolium multiflorum Lam.), tall fescue ( Festuca arundinacea Schreb.), and timothy ( Phleum pratense L.) at eight locations in North America during the spring of 2004 and 2005. As latitude increased, the day of year when grasses reached 1% inflorescence emergence (DOY) also increased, while cumulative GDD and PAR decreased. Latitude, cumulative PAR, and DOY at 0°C were more closely correlated ( r 2 ≥ 0.67) to the onset of inflorescence emergence than the other variables. Latitude combined with the inverse transformation of PAR provided the best prediction of when these grasses would initiate inflorescence emergence (validation R 2 for all species ≥ 0.83).
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».