Light Quality Effect on Corn Growth as Influenced by Weed Species and Nitrogen Rate
Notice bibliographique
Résumé
Corn-weed competition has often been characterized as the competition for limited resources such as light quantity, water, and nutrients. However, growing evidence suggests that light quality, specifically the red:far red ratio (R:FR), is a crucial component to corn-weed interactions. Additionally, a reduction in the R:FR has shown to down-regulate plant genes similarly to a nitrogen (N) deficient environment. A greenhouse study was conducted to evaluate the effect of N stress and R:FR from common waterhemp, velvetleaf, and volunteer corn on corn growth and development. The R:FR for all three weed species tended to be similar but lower than a weed-free treatment. However, observations from the spectral response curves demonstrated significant changes in the patterns of light reflected from each weed species. In the N-sufficient environment, early-season (V5 corn growth stage) R:FR from all three weed species reduced corn height, leaf chlorophyll content, and shoot biomass while increasing fibrous root biomass. However, in the N-deficient environment, no effects were observed on corn growth from changes in light quality, indicating N stress was a greater limiting factor. These results highlight the importance of the critical weed-free period and the need for proper early-season weed management.
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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 ».