Nitrogen use efficiency in spring wheat: genotypic variation and grain yield response under sandy soil conditions
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Agricultural practices are likely to lower nitrogen (N) fertilization inputs for economic and ecological limitation reasons. The objective of the current study was to assess genotypic variation in nitrogen use efficiency (NUE) and related parameters of spring wheat (Triticum aestivumL.) as well as the relative grain yield performance under sandy soil conditions. A sub-set of 16 spring wheat genotypes was studied over 2 years at five N levels (0, 70, 140, 210 and 280 kg N/ha). Results indicated significant differences among genotypes and N levels for grain yield and yield components as well as NUE. Genotypes with high NUE exhibited higher plant biomass, grain and straw N concentration and grain yield than those with medium and low NUE. Utilization efficiency (grain-NUtE) was more important than uptake efficiency (total NUpE) in association with grain yield. Nitrogen supply was found to have a substantial effect on genotype; Line 6052 as well as Shandawel 1, Gemmiza 10, Gemmiza 12, Line 6078 and Line 6083 showed higher net assimilation rate, more productive tillers, increased number of spikes per unit area and grains per spike, extensive N concentration in grain and straw, heavier grains, higher biological yield and consequently maximized grain yield. The relative importance of NUE-associated parameters such as nitrogen agronomic efficiency, nitrogen physiological efficiency and apparent nitrogen recovery as potential targets in breeding programmes for increased NUE genotypes is also mentioned.
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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) | 0,000 | 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 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 ».