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Enregistrement W2767958965 · doi:10.1111/wre.12274

Effects of leaf position on reflectance, transmittance and absorption of red and far‐red light in tomato, <i>Chenopodium album</i> and <i>Amaranthus retroflexus</i> leaves

2017· article· en· W2767958965 sur OpenAlexafffund
Li Ma, Mahesh K. Upadhyaya

Notice bibliographique

RevueWeed Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFar-redChenopodiumBiologyBotanyReflectivityHorticultureChlorophyllRed lightWeedPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Leaf optical properties can play an important role in determining the red/far‐red light ratio, a signal of impending competition, in plant canopies. Knowledge of leaf optical properties and factors affecting them is important in understanding of the impacts of red/far‐red ratio in agroecosystems. Effects of leaf position on the plant stem on their optical properties at 660 and 730 nm were studied in tomato and two weeds Chenopodium album and Amaranthus retroflexus . Leaf position on stem strongly influenced leaf optical properties. Reflectance and transmittance were generally lower for the C. album and A . retroflexus leaves at higher positions on the stem, except for reflectance at 730 nm in C. album , which did not change. Reflectance was not affected in tomato. Transmittance generally decreased for leaves at higher positions. Red/far‐red ratios of reflected ( R ratio ) and transmitted ( T ratio ) light generally decreased in all species, except R ratio in tomato, where it increased slightly at higher positions. These effects were greater in A. retroflexus compared with C. album and tomato. Changes in these ratios were partly explained by chlorophyll content and leaf mass per area. The results show that leaf position on plant stem influences leaf optical properties in tomato and two weeds and this effect differed between species. These influences and the differences among species could modify red/far‐red ratios in canopies comprising these species, which could influence their growth and inter‐plant interactions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,259

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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