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Enregistrement W2119094861 · doi:10.4141/cjps-2014-021

Seedling age and quality upon transplanting affect seed yield of canola (<i>Brassica napus</i> L.)

2014· article· en· W2119094861 sur OpenAlexvenueno aff
Yun Ren, Jianfang Zhu, Nazim Hussain, Shanlin Ma, Genru Ye, Dongqing Zhang, Shuijin Hua

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingTransplantingCanolaShootBiologySiliqueBrassicaHorticultureDry matterAgronomyYield (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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