Physiological Comparisons of Switchgrass Cultivars Differing in Transpiration Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Production of forage species like switchgrass ( Panicum virgatum L.) is often relegated to areas with minimal inputs of water and fertilizer, therefore, selection should be based on efficient use of these resources. This study examined genotypic variation in switchgrass transpiration efficiency (TE), defined as the weight of dry matter per unit of water transpired, under conditions of water and N stress. Since reports show TE to be correlated with specific leaf weight (SLW) and leaf ash, these easily measured traits were assessed for their potential as predictors of switchgrass TE. In one greenhouse experiment with nine cultivars and two outdoor experiments with two cultivars, plants were grown in closed containers in a soil–peat mix or solution culture and subjected to water or N deficit. Cultivars differed in TE; however, TE did not differ between water stressed and well‐watered conditions. With decreasing N in solution, TE also decreased. Cultivars differed in their values of TE when grown in nutrient solutions containing 10.0 and 1.0 m M N, but not at 0.3 m M N. Transpiration efficiency was positively correlated with SLW in each experiment and across all experiments Correlation between TE and leaf ash was inconsistent, with a negative relationship in the water stress experiment and a positive relationship in the N experiment. The results show differences in TE among switchgrass cultivars and show that SLW is consistently predictive of TE.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».