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Enregistrement W2897072195 · doi:10.1139/cjps-2017-0114

Nodulation and nitrogen accumulation in pulses vary with species, cultivars, growth stages, and environments

2017· article· en· W2897072195 sur OpenAlexaffvenue
Zakir Hossain, Xiaoyu Wang, Chantal Hamel, Yantai Gan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField peaSativumBiologyPhaseolusPisumVicia fabaNitrogen fixationAgronomyCultivarLegumeLathyrusHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological N2-fixation underpins the role of pulse crops in the development of sustainable cropping systems, but it is uncertain how nodulation and N accumulation may differ with pulse species, cultivars, and environments. This 3 yr field study investigated nodulation at the early and late flowering stages and seed and straw N uptake for chickpea (Cicer arietinum L.), dry bean (Phaseolus vulgaris L.), faba bean (Vicia faba L.), field pea (Pisum sativum L.), and lentil (Lens culinaris Medik.). At early flowering, all pulses except dry bean had more nodules in the wetter (2010) than drier year (2009). Faba bean had the most nodules followed by field pea and chickpea, while the nodulation varied with plant growth stages and environments. For both pea and lentil, more nodules were observed at early flowering, but higher nodule biomass was obtained at late flowering. Chickpea had higher nodule biomass at late than early flowering but number of nodules varied with year. Seed N uptake was highest in field pea, whereas straw N uptake was highest in faba bean. Our results suggest a possibility of improving pulse N2-fixation by targeting nodule numbers and nodule biomass, although the outcome of plant N uptake will vary with environments.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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