Temperature affects dry matter production and net carbon exchange rate of lower-ploidy <i>Fragaria</i> species and species hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Wild species can contribute to a breeding program through their wide adaptability to a range of habitats. In interspecific crosses it is not known how these species may interact in the hybrids. The dry matter production and net carbon exchange rates (NCER) of four lower-ploidy Fragaria species, four species hybrids (synthetic octoploids, SOs) and two cultivars (Allstar and Jewel) were compared under three day/night temperature regimes, low (15°C/10°C), medium (23°C/18°C) and high (30°C/25°C) in growth cabinets. Light intensity was maintained at 425 µmol m-2 s-1 and day length at 14 h. The wild Fragaria species had the highest NCERs across all temperature regimes. High temperatures had a depressing effect on plant dry weight for most genotypes. However, F. nubicola and SO 8245 produced 15 and 33%, respectively, higher plant dry weight at the high temperature compared with the low temperature treatment. Net carbon exchange rates for most species and synthetic octoploids were not significantly affected by high temperature. However, SO 8212 did not survive the high temperature treatment. The lower ploidy Fragaria species can be used to create synthetic octoploids that can maintain net carbon exchange rates and produce plant dry weights that are comparable with those of Fragaria cultivars. The ecological background of the species did not have a negative impact on the plant dry weight and NCER of the synthetic octoploids. Some of the SOs may be sources for improvement of Fragaria cultivars for dry matter production at higher temperatures.
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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 ».