Harvest date, post-harvest vernalization and regrowth temperature affect flower bud induction in Russian dandelion (<i>Taraxacum kok-saghyz</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Hodgson-Kratky, K. M. J., Demers, M. N. K., Stoffyn, O. M. and Wolyn, D. J. 2015. Harvest date, post-harvest vernalization and regrowth temperature affect flower bud induction in Russian dandelion (Taraxacum kok-saghyz). Can. J. Plant Sci. 95: 1221–1228. Russian dandelion (Taraxacum kok-sagyz Rodin; TKS) is a promising candidate for introducing natural rubber production into North America; however, a comprehensive analysis of factors that influence flowering is essential for efficient breeding and crop development. The objectives of this study were to determine the effects of fall harvest date (early September, October and November), post-harvest vernalization (0, 4 and 8 wk at 4°C), and greenhouse regrowth temperature [15/13°C or 21/18°C (day/night)] on flower induction. The vernalization requirements (0, 4, 8 and 12 wk at 4°C) to reflower TKS plants were also examined in controlled environments at 21/18°C. Plants harvested in September or October required 4 wk of vernalization and growth at 15/13°C to maximize the percentage of plants with flower buds and minimize the time for flower bud appearance. Those harvested in November flowered quickly and at high frequency with no vernalization and regrowth at 21/18°C. Vernalization was not essential to re-induce flowering; 80–100% of plants flowered regardless of treatment. Various combinations of harvest dates, vernalization periods and regrowth temperatures can be used to maximize flowering in TKS and have a positive impact on germplasm development.
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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 ».