Leaf Area Estimation in Chamomile
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge of the variables specific leaf area and leaf area index is important for direct or indirect quantification of plant growth, development and yield. However, there is a lack of these information due to the difficulty in measuring the leaf area of chamomile. Measuring leaf area by direct methods, such as the use of leaf area integrator is a very laborious and time consuming activity because the plant has many leaves and with small size. The use of leaf dry matter is a promising variable for the leaf area estimation. As an important measure to evaluate plant growth, the present study aimed to obtain a model for chamomile leaf area estimation through leaf dry matter. The experiment was conducted in two sowing dates (March 18 and June 30, 2017) at different plant densities (66, 33, 22, 16, 13, 11 and 8 plants m-2). The leaves of chamomile plants were collected in the plant vegetative and reproductive phases. The leaf area determination was performed using the electronic integration method of leaf area. The specific leaf area was 133 cm2 g-1, with no differences between sowing dates, plant densities and phenological phases of plant collection. The leaf area measured with the electronic leaf area integrator exhibited high correlation with chamomile leaf dry matter and the resulting model of leaf area data by the integrator presented optimum performance. This model is indicated for leaf area determination of chamomile when there is availability of leaf dry matter data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».