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Enregistrement W2073360423 · doi:10.2135/cropsci2008.07.0422

Response of Yield Heterosis to Increasing Plant Density in Maize

2009· article· en· W2073360423 sur OpenAlexaffabout
Weidong Liu, M. Tollenaar

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeterosisBiologyAgronomyDry matterInterceptionLeaf area indexHybridInbred strainPlant densityGrain yieldYield (engineering)HorticultureSowing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Genetic yield improvement in maize (Zea mays L.) has been associated with heterosis and increased tolerance to high plant densities, but the physiological processes underlying heterosis for tolerance to plant density stress have not been identified. The objective of this study was to quantify the response of heterosis for grain yield to increasing plant density, and to examine the processes underlying this response. Field experiments were conducted in Ontario, Canada, during the 2005 and 2006 growing seasons in which the hybrid CG60 × MBS1236 and its parental inbred lines were grown at a low plant density (4 plants m−2), a high plant density (12 plants m−2), and a plant density resulting in an approximately equal leaf area index (LAI) for all three genotypes. Increasing plant density from 4 to 12 plants m−2 resulted in an increase in heterosis for grain yield and harvest index (HI), but did not affect heterosis for dry matter at maturity. Heterosis for dry matter accumulation did not differ between the low and the high plant density treatment, increased from the presilking to the postsilking period, and was only to a small extent attributable to a higher maximum LAI and light interception by the hybrid as compared to its parental inbred lines. Increased heterosis for HI was associated with a greater plant‐to‐plant variability and a higher threshold plant dry matter for HI at maturity in the inbred lines as compared to the hybrid.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations56
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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