Dormancy in sunflower line A-3: the role of the pericarp
Notice bibliographique
Résumé
Sunflower (Helianthus annuus L.) can often display seed dormancy, which causes a delay for immediate sowing. The final degree of “whole seed” dormancy is determined by the contributions of the tissues that comprise it, such as, embryo, seed coat, and (or) pericarp. The sunflower dormancy can be reduced during after-ripening and by removing seed constraints. Our objective was to study how the conditions of storage and removal of the pericarp affect the level of dormancy in line A-3. Also we provide insight on the basis of the morphological characteristics of A-3 pericarp-imposed dormancy. A germination test was conducted on dry cypselas with and without pericarp, at 30 and 70 days after harvest. For histological analysis, permanent slides of pericarp cross-sections were obtained. The germination percentage showed significant differences between cypselas with intact pericarp (30 days after harvest = 26%; 70 days after harvest = 77%), and cypselas without pericarp (30 days after harvest = 65%; 70 days after harvest = 96%). This indicates that the pericarp plays an important role in regulating physical dormancy in the seed of sunflower line A-3, and that its relative contribution to the dormancy level is modified during after-ripening.
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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 | 0,000 |
| 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 ».