Resilience, Stability, and Productivity of Alfalfa Cultivars in Rainfed Regions of North America
Notice bibliographique
Résumé
Resilient, stable, and productive forage systems are needed to endure increasingly frequent climatic extremes. Resilience is the ability of a forage system to withstand a climatic crisis with high yields, stability is the minimal variability of yields across normal years, and productivity is the average yield across normal years. The goal of this research was to quantify resilience, stability, and productivity of alfalfa ( Medicago sativa L.) cultivars to identify superior ones. Forage yield means from alfalfa cultivar trials from 11 US states and one Canadian province over 19 yr (1995–2013) were analyzed using linear mixed models. Locations with an extreme crisis year were identified, and quantitative measures for resilience and stability for each cultivar were calculated. Productivity, stability, and resilience were different among cultivars across locations, showing that some cultivars were consistently superior for each variable. Cultivar stability was not associated with productivity, and it was negatively associated with disease resistance. Cultivar resilience was negatively associated with productivity, and not associated with other traits. Cultivar productivity has increased with year of release of cultivar, stability has not changed, and resilience has decreased. Therefore, stability and resilience are different dimensions, explained by different traits. A coordinated evaluation effort across locations is needed to test and improve cultivar resilience in the future, and develop alfalfa cultivars more profitable for the long term.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».