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Enregistrement W2301195284 · doi:10.2134/agronj2015.0291

Root Traits and Carbon Input in Field‐Grown Sweet Pearl Millet, Sweet Sorghum, and Grain Corn

2015· article· en· W2301195284 sur OpenAlexafffundabout
Marie‐Noëlle Thivierge, Denis A. Angers, Martin H. Chantigny, Philippe Séguin, Anne Vanasse

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésSorghumAgronomyPennisetumSweet sorghumBiologyLoamShootField cornZea maysSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little information exists on root morphological characteristics of agricultural crops under field conditions, which can be a major determinant of plant N uptake efficiency and C input to soil. Sweet pearl millet [ Pennisetum glaucum (L.) R.BR.] and sweet sorghum [ Sorghum bicolor (L.) Moench] are envisioned as energy crops in eastern Canada, to complement corn starch ethanol. The aims of this study were to characterize and compare root biomass and root traits of field‐grown sweet pearl millet, sweet sorghum, and grain corn ( Zea mays L.), and to estimate their annual C input to soil. At two sites in eastern Canada, root samples recovered from 30‐cm deep soil cores in sandy loams were weighed and scanned. Image analysis was performed with the WinRhizo software. Roots and shoots were analyzed for C concentration. Estimated C input to soil at harvest was higher for corn (243 g C m −2 ) than for sorghum and millet (197 and 131 g C m −2 , respectively). In contrast, millet and sorghum had the greatest specific root lengths (83, 39, and 22 m g −1 for millet, sorghum, and corn, respectively), and a larger contribution of very fine roots (<0.5 mm diam.) to the total root surface (60–63% for millet and sorghum, and 45–55% for corn). The longer and finer roots of millet and sorghum could contribute to their high N uptake efficiency. However, compared to grain corn, their lower C input to soil needs to be recognized to ensure a balanced C budget.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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