Canopy Structure, Light Interception, and Photosynthesis in Maize
Notice bibliographique
Résumé
The amount and distribution of leaf area and leaf angles in a crop canopy determine how photosynthetically active radiation (PAR) is intercepted and consequently influences canopy photosynthesis and yield. Factors such as plant shape, plant populations, and row width will affect these leaf distributions and can occur in an almost infinite number of different combinations. To supplement experimentation, a mathematical model was developed to use measurements of leaf area and leaf angles in two dimensions (with height and across the row) to calculate PAR interception and canopy photosynthesis. Maize (Zea mays L.) hybrids with phenotypic differences were planted at several plant populations to produce a wide range of two‐dimensional leaf area and leaf angle patterns. The extreme phenotypes, leafy and reduced stature, were included to vary plant height and number of leaves above the ear. Measurements of average PAR at various levels were made in seven different canopies and compared with calculations from the model (R2 of 0.68 and 0.92 for two sets of data). As well, measurements of PAR at 20‐cm increments on transects perpendicular to the row were made in three canopy types at three levels and compared with theoretical calculations (R2 = 0.74). A simple numerical experiment was run to demonstrate the utility of the model where daily canopy photosynthesis was calculated for two row widths and seven plant types. One result was that depending on row widths, plants with very upright leaves can have both the smallest and largest daily canopy photosynthesis.
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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 | 0,000 | 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 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 ».