Red–far-red ratio of reflected light: a hypothesis of why early-season weed control is important in corn
Notice bibliographique
Résumé
A plant's ability to detect and adjust morphologically to changes in light quality (red–far-red [R:FR] ratio) is one mechanism by which a crop plant responds to weeds. To test this hypothesis, two experiments were conducted where corn was grown in growth cabinets under different light environments. First, to determine the effect of R:FR ratio on corn growth and development, treatments of high R:FR (1.37) and low R:FR (0.67) ratio were compared. These were established by planting corn in pots and then placing trays of either turface (a baked clay medium with high R:FR) or commercial grass sod (low R:FR) on each side of a row of corn pots. Grass sod was used to simulate low-growing weeds. The low R:FR sod treatment resulted in corn plants which were taller, had larger leaves, and greater shoot–root ratio than plants growing in the high R:FR turface treatment. In the second experiment, the effect of R:FR ratio on corn leaf azimuth position was examined. This was accomplished by adding a third treatment where each corn row had sod placed on one side and turface on the other. The proportion of leaves in four azimuthal classes was recorded. In the presence of sod, the proportion of leaves perpendicular to the corn row decreased, and this altered the proportion of leaves in other classes. Therefore, corn seedlings detected changes in light quality caused by the presence of sod (which simulated low-growing weeds) and responded by adjusting carbon allocation and leaf orientation to optimize the interception of light quantity and quality. These results support our hypothesis that low-lying vegetation can alter the growth of corn seedlings before competition for resources occurs. This change in growth may help explain the importance of early-season weed control in corn.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».