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Enregistrement W2403377662 · doi:10.2135/cropsci2015.11.0665

Maize Stalk Lodging: Flexural Stiffness Predicts Strength

2016· article· en· W2403377662 sur OpenAlexfundno aff
Daniel J. Robertson, Shien Yang Lee, Margaret Julias, Douglas D. Cook

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNational Institute of Food and AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésStalkFlexural strengthSowingStiffnessPenetration (warfare)Flexural rigidityBending stiffnessBiologyAgronomyMaterials scienceComposite materialHorticultureMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late‐season stalk lodging in maize (Zea mays L.) is a major agronomic problem that has far‐reaching economic ramifications. More rapid advances in lodging resistance could be achieved through development of selective breeding tools that are not confounded by environmental factors. It was hypothesized that measurements of stalk flexural stiffness (a mechanical measurement inspired by engineering beam theory) would be a stronger predictor of stalk strength than current technologies. Stalk flexural stiffness, rind penetration resistance and stalk bending strength measurements were acquired for five commercial varieties of dent corn grown at five planting densities and two locations. Correlation analyses revealed that stalk flexural stiffness predicted 81% of the variation in stalk strength, whereas rind penetration resistance only accounted for 18% of the variation in stalk strength. Strength predictions based on measurements of stalk flexural stiffness were not confounded by hybrid type, planting density, or planting location. Strength predictions based on rind penetration resistance were moderately to severely confounded by such factors. Results indicate that stalk flexural stiffness is a good predictor of stalk strength and that it may outperform rind penetration resistance as a selective breeding tool to improve lodging resistance of future varieties of maize.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations98
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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