Seedling age and quality upon transplanting affect seed yield of canola (<i>Brassica napus</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Ren, Y., Zhu, J., Hussain, N., Ma, S., Ye, G., Zhang, D. and Hua, S. 2014. Seedling age and quality upon transplanting affect seed yield of canola (Brassica napus L.). Can. J. Plant Sci. 94: 1461–1469. Seedling quality is an essential indicator for seed yield in canola, which is affected by many factors, including seedling age. Two field experiments were conducted to compare canola seedling quality and seed yield on 30-, 35-, 40-, 45-, 50-, 55-, and 60-d-old seedlings in 2011 and 2012. The relationship between seedling quality traits and seed yield of different seedling ages was also analyzed. Results revealed that the highest seed yield obtained from 40-d-old seedlings was attributed to more branches and siliques per plant. The negative effect of young seedlings (30-d-old) on seed yield was greater than that of old seedlings (60-d-old). The reduction rates in seed yield on the 30- and 60-d-old seedlings were 25.7 and 18.2%, respectively, compared with the 40-d-old seedlings. Increased root neck diameter, green leaf number, shoot, and root dry matter was the case on 40-d-old seedling transplanted plants compared with other ages. However, the increase was larger in the old seedlings than in the young seedlings. On average, the shoot and root dry weights of the 30-d-old seedlings were 1.9 and 1.7% of those in the 60-d-old seedlings. However, correlation analysis revealed that the seedlings with the highest shoot and root dry matter did not necessarily obtain the highest seed yield. Factor analysis suggested that the effects of root neck diameter and green leaf number on seed yield were more pronounced than those of shoot and root dry matter. Therefore, high seed yield in canola could be defined in terms of optimum green leaf numbers and branches per plant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».