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Enregistrement W2093157897 · doi:10.4141/p00-006

Yield component variation in winter wheat grown under drought stress

2000· article· en· W2093157897 sur OpenAlexaffvenueabout
B. L. Duggan, D. R. Domitruk, Brian Fowler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTiller (botany)AgronomyGrowing seasonCultivarWinter wheatBiologySink (geography)Yield (engineering)Drought stressCropPoaceaeLimitingField trialGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crops produced in the semiarid environment of western Canada are subjected to variable and unpredictable periods of drought stress. The objective of this study was to determine the inter-relationships among yield components and grain yield of winter wheat (Triticum aestivum L) so that guidelines could be established for the production of cultivars with high yield potential and stability. Five hard red winter wheat genotypes were grown in 15 field trials conducted throughout Saskatchewan from 1989–1991. Although this study included genotypes with widely different yield potential and yield component arrangements, only small differences in grain yield occurred within trials under dryland conditions. High kernel number, through greater tillering, was shown to be an adaptation to low-stress conditions. The ability of winter wheat to produce large numbers of tillers was evident in the spring in all trials; however, this early season potential was not maintained due to extensive tiller die-back. Tiller die-back often meant that high yield potential genotypes became sink limiting with reduced ability to respond to subsequent improvements in growing season weather conditions. As tiller number increased under more favourable crop water conditions genetic limits in kernels spike −1 became more identified with yield potential. It is likely then, that tillering capacity per se is less important in winter wheat than the development of vigorous tillers with numerous large kernels spike −1 . For example, the highest yielding genotype under dryland conditions was a breeding line, S86-808, which was able to maintain a greater sink capacity as a result of a higher number of larger kernels spike −1 . It appears that without yield component compensation, a cultivar can be unresponsive to improved crop water conditions (stable) or it can have a high mean yield, but it cannot possess both characteristics. Key words: Triticum aestivum L., wheat, drought stress, kernel weight, kernel number, spike density, 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations92
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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