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Enregistrement W2331719373 · doi:10.1080/1943815x.2015.1118388

Effect of rice cultivars on yield-scaled methane emissions in a double rice field in South China

2015· article· en· W2331719373 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Environmental Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Institute of Metrology, ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCultivarAgronomyPaddy fieldMethaneTiller (botany)PanicleBiomass (ecology)Yield (engineering)Environmental scienceSoil carbonChemistrySoil waterBiologySoil scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice cultivar is the most influential factor affecting methane emissions from double rice fields. A two-year field experiment was conducted at Huizhou, Guangdong province, South China, to identify from among nine cultivars those cultivars with high-yield potential and lower yield-scaled methane emissions (YSMEs). Methane emissions were measured using the static chamber – gas chromatograph method. Results indicate that the cultivars Qihuazhan (QH), Yexianzhan 8 (YX8) and Yue’erzhan (YE) provide higher rice grain yield (8.69%) with lower YSME (30.27%) compared to the other six cultivars (Yexianzhan 6, Yuejingsimiao, Hefengzhan, Huangsizhan, Huangruanzhan and Huangxiuzhan) (p < 0.05). In particular, QH has the highest yield potential (6777 kg ha−1) and lowest methane emission intensity (0.36 kg kg−1 yield) capacity. Methane emissions from the double rice field was found to be significantly (p < 0.05) and positively correlated with tiller number, culm biomass and soil organic matter, dissolved soil organic carbon and total carbon content, but negatively correlated (p < 0.05) with rice harvest index (HI), and root and panicle biomass, suggesting that organic source strength provides the substrate of methane production while the oxidation potential in the rhizosphere and the methane transport capacity of rice roots and culm dominate the emissions of methane from soil to the atmosphere. Multivariate decision regression tree (DRT) analysis showed a significant class difference between QH, YX8 and YE with the other six cultivars. These three cultivars are suitable for promotion of low carbon agriculture in South China. DRT analysis also successfully illustrated a potential way to identify rice varieties for low YSME by decisive parameters of tiller number (<15), HI (>0.43) and nitrogen assimilation of leaves (<40). These findings suggest that optimization of rice cultivars may represent an effective way to address both food demand and climate change concerns by improving rice yields while simultaneously minimizing the impact of climate change per unit yield.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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