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Enregistrement W2620707406 · doi:10.3390/sym9060083

Rice Leaf Lateral Asymmetry in the Relationship between SPAD and Area-Based Nitrogen Concentration

2017· article· en· W2620707406 sur OpenAlexaff
Shen Yuan, Travis L. Goron, Liying Huang, Lilian Wu, Fei Wang

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHigher Education Discipline Innovation Project
Mots-clésApex (geometry)Leaf bladeAsymmetryRice plantNitrogenGrowing seasonHorticultureMathematicsChemistryAgronomyBotanyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice leaves display lateral asymmetry around the midrib, and the narrow side exhibits higher leaf area-based nitrogen concentration (Na) and soil plant analysis development (SPAD) values than the wider side. However, the difference in the relationship between the SPAD of each side and Na of the corresponding lateral half, and the optimal position along the leaf blade for SPAD measurements are not known. In this study, the relationship between SPAD and Na of both sides of the top three leaves was determined with 17 rice varieties grown over three growing seasons in two locations. The relationship between SPAD and Na displayed leaf lateral asymmetry, in which the wide side reflected a higher coefficient of determination than the narrow side. The ability to estimate Na of the whole leaf was slightly improved by averaging SPAD values across the leaf sides and measured points for the top two leaves. Apparently, it was more accurate and easier to measure SPAD readings on the wide side than the narrow side of rice leaf blade with respect to estimating plant N status. Due to the relatively poor relationship of the upper leaf, and the structural limit for SPAD measurements of the base, this study suggests that the most suitable and representative position for SPAD meter measurement on the leaf blade of rice is the lower-middle part from the leaf apex on the wide side.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,407

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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