Salinity Effects on Yield and Yield Components of Contrasting Naked Oat Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Global crop production systems are challenged by the increasing areas of saline soil in arid and semi-arid regions. Two naked oat (Avena sativa L.) lines (‘VAO-7’ and ‘VAO-24’) with distinct seedling tolerance to salinity were subjected to six levels of salt concentrations in a controlled greenhouse, and the response of yield and yield components to salinity stress was determined. The salt treatments 50, 100, 150, 200, and 250 mM sodium chloride (NaCl) (corresponding to EC: 3.42, 6.74, 9.66, 12.40, 15.04 dS m−1) imposed through modified Hoagland solution. Plain Hoagland was used as control. Complete nutrient elements were provided during the entire growth period. At maturity, the number of tillers with emerged heads was counted; the plant was then harvested and separated into shoots, seeds, and roots. Both plant height and days to maturity were shortened with increasing salt stress. Among the yield components, spikelet, tiller number, and grain dry weight per plant were significantly reduced by increasing salt concentration. Number of spikelets and grain weight per plant were the most salt-sensitive yield components. Thousand grain weight also varied as salinity stress increased. Harvest index remained relatively unchanged until the salinity reached 150 mM and higher. Our data indicate that grain yield reduction in oat due to salinity stress is associated with reduced number of grains per plant and mean grain weight.
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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) | 0,001 | 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 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 ».