Growth, freezing tolerance, and yield performance of alfalfa (<i>Medicago sativa</i> L.) cultivars grown under controlled and field conditions in northern latitudes
Notice bibliographique
Résumé
Alfalfa (Medicago sativa L.) is one of the most popular forage legume crops worldwide. Its cultivation in the boreal and sub-boreal zone is restricted by inadequate winter hardiness, but global warming may increase its adaptability in these latitudes. Here, we examined variation in growth and freezing tolerance of four alfalfa cultivars recommended for the northern temperate climates of Europe (Alexis, Lavo, Live, and Nexus) and two cultivars with adaptation to milder or Mediterranean climates (Rangelander and Hunter River). Two experiments under controlled conditions (growth cessation and cold acclimation experiments) along with a 2-yr field experiment were conducted. Lavo was the most freezing-tolerant cultivar in both the cold acclimation and field experiments. Both Rangelander and Hunter River showed poor freezing tolerance. Lavo responded to decreasing temperatures, unlike the response to shorter day length, by allocating biomass to the roots. In general, better freezing tolerance was associated with high total nonstructural carbohydrate and low starch content. The field experiment results revealed that the more freezing-tolerant cultivars may have some advantages regarding yield, especially in the second year, but the differences between the cultivars were modest.
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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 ».