When is short-season soybean most susceptible to water stress?
Notice bibliographique
Résumé
Fourteen soybean (Glycine max L. Merr.) cultivars were grown at Ottawa from 1993 to 2004 in a replicated design. Phenology, yield and seed quality data were collected. Climate data were merged into the data set. Seven key phenological growth stages were identified and the total precipitation (ppt) between stages was calculated per cultivar for all possible durations. Mean cumulative ppt among the growth stage durations was correlated with mean seed yield, 1000-seed weight (tsw) seed protein and oil content. Variation in ppt prior to flowering did not influence yield. Yield and tsw were found to be most susceptible to water stress from flowering to the end of seed development. The most sensitive stage occurred during a period from the beginning to the end of pod development (R4 to mid R5). Seed protein was correlated with ppt from the beginning of flowering to the beginning of seed development. Seed oil content was reduced by late season precipitation. The identification of the most sensitive stage of development in soybean to water stress will be useful for producers forecasting yield response to precipitation and for plant breeders targeting selection for water stress tolerance. Key words: Water stress, soybean, Glycine max L. Merr.
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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) | 0,001 | 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 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 ».