The relationship between frost tolerance and generative induction in winter wheat (<i>Triticum aestivum</i> L.) under field conditions
Notice bibliographique
Résumé
The quantitative nature of the vernalization and photoperiod requirements and the interference of plant age with these mechanisms complicate predictions of generative induction and its relation to frost tolerance. This study was designed to dissect further the course of development towards full generative induction and to time the stages in frost tolerance. Two cultivars of winter wheat were regularly sampled from fields at four sites during three winters. The apex stage of development was observed at time of sampling and after 3 subsequent weeks of growth at 18°C, under either short or long days. Level of frost tolerance at sampling was also recorded. No visible change in apex appearance was found at time of sampling, but readiness of plants to initiate generative development was enhanced. Vernalization by low temperatures alone was not enough to induce the plants into generative development or initiate loss of frost tolerance. Short day conditions after sampling delayed the appearance of double ridges by 6-9 wk as compared with long day conditions. The timing of maximum frost tolerance and its subsequent decrease indicated that generative induction under the short day conditions prevailing in field occurred about 1 mo after vernalization saturation.Key words: Triticum aestivum L., frost tolerance, generative induction, vernalization, photoperiod
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».