Does Deficit Irrigation Affect the Relation between Radiation Interception and Water Consumption for Durum Wheat (Triticum durum Desf)?
Notice bibliographique
Résumé
<p class="4Body">Total Dray Matter (TDM), Photosynthetically Active Radiation Intercepted (PARabs), Water Consumption (WC), Water use- (WUE), Radiation use efficiency (RUE) and the Relation between Radiation Interception and Water Consumption for Durum Wheat were investigate under different irrigation amount (D<sub>1</sub>= 100 % ETc; D<sub>2</sub>= 70 % ETc; D<sub>3</sub>= 40 % ETc and D<sub>4</sub>= pluvial) and during three growing seasons (2005-2006, 2006-2007 and 2007-2008). Results showed that, the cumulative PARabs decreased with deficit irrigation. In fact, D<sub>1</sub> treatment recorded the highest cumulative PAR abs and the lowest marked under D<sub>4</sub> treatment. Similarly, TDM and RUE were decreased with deficit irrigation. The highest RUE observed under the D<sub>1</sub> (from 1.32 to 1.43 g MJ<sup>-1</sup>) and the lowest under D<sub>4</sub> (from 1.17 to 1.29 g MJ<sup>-1</sup>). However WUE increased with deficit irrigation. The highest WUE were obtained under the D<sub>4</sub> (from 3 to 4 kg m<sup>-3</sup>) and the lowest were observed under D<sub>1</sub> (from 2.8 to 3.1 kg m<sup>-3</sup>). Significant linear relationship was found between cumulative PAR abs and cumulative water consumption with a high correlation coefficient (R<sup>2</sup>) only under the two treatments D<sub>1</sub> and D<sub>2</sub>.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».