An empirical model for changes in the leaf area of maize
Notice bibliographique
Résumé
Chen, G., Zhang, J., Liu, P. and Dong, S. 2014. An empirical model for changes in the leaf area of maize. Can. J. Plant Sci. 94: 749–757. Accurate predictions of the leaf area index (LAI) are critical for many crop growth simulation models and essential for simulating crop growth and yield. In this paper, we present a new empirical leaf area model that simulates LAI for different maize (Zea mays L.) varieties under different cultivation conditions. Based on leaf morphological development, the model describes the two processes of leaf growth: expansion and senescence. The effect of planting density and nitrogen on LAI was also simulated in the model. A nitrogen sensitivity parameter was used to distinguish the different varieties. The model predictions were compared with field measurements of LAI for four varieties under different conditions. The results showed that the new model can correctly simulate LAI for maize under different cultivation conditions. The sensitivity analyses revealed that the new LAI model was very sensitive to lle (the length of the ear leaf) and VN (fertilizer sensitivity parameters of cultivars). The new model facilitates the simulation of maize leaf growth and senescence at the population level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».