Post-flowering dry matter accumulation and partitioning and timing of crop maturity in chickpea in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment aimed at determining whether timing of crop maturity was related to patterns of dry matter (DM) accumulation and partitioning to reproductive organs in chickpea was conducted at different locations in Saskatchewan over two seasons, 2003 and 2004. Five genotypes 272-2, 298T-9, E100Ym, CDC Anna, and CDC Frontier were grown in a RCB design with four replications. Beginning at 60 d after seeding (DAS) and every 15 d following, plant samples were taken and separated into stem, leaf and pod fractions. Then dry weights of the sample fractions were determined. Total DM production showed an increasing trend over sampling dates, but the increase was at a decreasing rate beginning in mid-season. The early genotype 272-2 had a pattern of total DM accumulation similar to the others, but had significantly smaller vegetative (stem plus leaf) DM accumulation during the latter part of the growth period. This shows a relatively high proportion of DM partitioning to pod for 272-2. Also, the partitioning of resources to reproductive parts (allometric partitioning) and pod harvest index were each negatively associated with days to maturity, implying that assimilate partitioning for maximum pod DM is important for early maturity in chickpea in western Canada. Key words: days to maturity, post-flowering growth, dry matter, dry matter partitioning, pod harvest index
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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 | 0,000 | 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 ».