Steps towards understanding variation for water and nitrogen uptake and use in Brassica napus
Notice bibliographique
Résumé
Water and nitrogen (N) are the biggest limiting factors in cropping systems around the world.Along with agronomic practices, breeding for limited N and water availability will increase profits of crop production.Existing variation for N and water uptake and utilization, and for drought tolerance/ avoidance mechanisms among Brassicas (1, 2) could be useful in improving canola for adaptability and sustainability.Identifying the underlying traits to high N use efficiency (NUE) and water use efficiency (WUE) could help select for highly productive cultivars under low N application and variable water availability.Steps towards understanding variation for water and nitrogen uptake and use in Brassica napusTwo weeks of water stress substantially reduced plant water consumption; whereas biomass reduction due to the stress varied by the treatment Genotypes substantially varied for total water consumption, for water consumption after two weeks stress, and for rooting systems Stress at seedling had the least effects on plant biomass and stress at flowering had the greatest negative effect among the stressed treatments Mechanisms of drought tolerance depended on the time of water shortage.Plants recovered shoot-biomass growth after the seedling stress, but had reduced height and extended roots due to the stress after flowering DH12075 consumed the most water and produced one of the largest biomass, whereas PSA12 had the lowest water usage and root mass
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».