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Enregistrement W2965944611 · doi:10.1139/cjps-2018-0276

Physiological responses of four apple (<i>Malus</i> × <i>domestica</i> Borkh.) rootstock genotypes to soil water deficits

2019· article· en· W2965944611 sur OpenAlexafffundvenue
Derek Wright, John A. Cline, Helena Earl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésRootstockOrchardTranspirationMalusShootHorticultureBiologyDrought toleranceDehydrationWater-use efficiencyWater stressBiomass (ecology)Water contentIrrigationAgronomyBotanyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of drought-tolerant rootstocks is an important strategy in maintaining orchard productivity while meeting the increasing need to conserve water resources. The drought tolerance of two new genotypes, Vineland 1 (V.1) and Vineland 3 (V.3), was assessed along with industry standards to test the hypothesis that differences in water-use efficiency exist among these apple rootstocks. One-year-old, non-grafted nursery liners of M.9, MM.111, V.1, and V.3 were grown in a controlled-environment experiment. Plants of each genotype were maintained water-replete or were subjected to a 9-d controlled dry down and then maintained under water stress conditions for 55 d. Water stress reduced biomass accumulation and trunk cross-sectional area for all four genotypes. The two vigorous genotypes, MM.111 and V.1, increased their root-to-shoot ratios in response to water stress, whereas the root-to-shoot ratios of M.9 and V.3 remained unchanged in their water-replete controls. Genotype V.3 maintained its transpiration at a significantly lower soil water content compared to M.9, MM.111, and V.1. Of the four genotypes, V.3 demonstrated a high tolerance to water stress conditions, and therefore deserves further investigation using grafted apple trees in an orchard study.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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