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Enregistrement W2077893614 · doi:10.2135/cropsci2004.2095

Heterosis for Leaf CO<sub>2</sub> Exchange Rate during the Grain‐Filling Period in Maize

2004· article· en· W2077893614 sur OpenAlexaffabout
Arman Ahmadzadeh, E. A. Lee, M. Tollenaar

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesInternational Maize and Wheat Improvement Center
Mots-clésBiologyHeterosisHybridDry matterAgronomyInbred strainPoaceaeGrain yieldMaturity (psychological)Horticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterosis for grain yield in maize ( Zea mays L.) manifests itself through its effects on the components of grain yield, dry matter accumulation at maturity, harvest index, and its effects on physiological processes underlying these components, such as leaf CO 2 exchange rate (CER). The objectives of this study were (i) to quantify the pattern of leaf CER throughout the grain‐filling period in maize hybrids and their parental inbred lines, and (ii) to determine the mode of inheritance of leaf CER during the grain‐filling period. Studies were performed with 12 F 1 hybrids and their seven inbred parents grown hydroponically in the field at the Cambridge Research Station, ON, Canada, in 2002. Data were recorded on leaf CER from silking to maturity, and grain yield, aboveground dry matter, and root dry matter at maturity. Mean leaf CER of hybrids was not different from that of their parental inbred lines at silking. However, significant differences became apparent 2 wk after silking and became increasingly larger as plants advanced toward maturity. In general, leaf CER differed among inbred lines but did not differ among hybrids. Combining ability analysis showed that predominantly additive genetic effects influence the expression of leaf CER late in the season. Finally, the maintenance of leaf CER throughout a plant's life cycle, rather than potential leaf CER, is positively associated with dry matter accumulation during the grain‐filling period and grain yield.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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