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Enregistrement W2888253302 · doi:10.1139/cjb-2018-0125

Physiological and growth responses of potato cultivars to heat stress

2018· article· en· W2888253302 sur OpenAlexaffvenue
Ruimin Tang, Suyan Niu, Guodong Zhang, Guanshui Chen, Muhammad Haroon, Qing Yang, Om P. Rajora, Xiu‐Qing Li

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarSolanum tuberosumBiologyChlorophyllHeat stressHorticultureAgronomyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming is subjecting plants to heat stress, which can affect their physiological processes thereby impacting their growth, development, and productivity. Potato (Solanum tuberosum L.) is a staple food worldwide, but potato crops are very sensitive to heat stress. We have studied the effects of heat stress on the leaf chlorophyll content, plant growth, and tuber yield of 55 commercial potato cultivars in clonal tests under heat-stress conditions [HS; 35 °C (day), 28 °C (night)] and control (non-stress) conditions [CK; 22 °C (day), 18 °C (night)]. The potato cultivars varied in their response to heat stress. Overall, heat stress reduced leaf size, increased the SPAD index values for leaf chlorophyll by up to 65%, and increased plant height by 64%, but severely reduced (by 93%) the mass of the largest tuber. The HS:CK SPAD ratios positively correlated with the HS:CK plant height ratio, mass of the largest tuber under heat stress, and the HS:CK ratio for mass of the largest tuber. Potato cultivars displayed a correlated response to heat stress for their leaf chlorophyll content, plant height, and tuber mass. We have identified the most heat-tolerant and heat-susceptible cultivars for these traits. Under heat-stress conditions, potato cultivars tend not to show as much reduction in tuber mass if the plants have greater increases in leaf chlorophyll content and plant height.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations112
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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