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Enregistrement W3005889956 · doi:10.1002/agj2.20180

The coordinated increase in stomatal density and vein dimensions during genetic improvement in rice

2020· article· en· W3005889956 sur OpenAlexaff
Lilian Wu, Hugo J. de Boer, Zhang Zixiao, Xueliang Chen, Yanying Shi, Shaobing Peng, Fei Wang

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOryza sativaStomatal conductanceBiologyTranspirationPhotosynthesisIdeotypeAgronomyYield (engineering)Stomatal densityHeterosisHorticultureCropBotanyHybrid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rice ( Oryza sativa L. ssp. indica ) has experienced three distinct phases of considerable yield increases: Green Revolution, utilization of heterosis, and the combination of ideotype and inter‐subspecific hybrid breeding. Crop breeding and selection for high yield have increased radiation use efficiency in modern indica rice varieties. However, the underlying leaf morphological and physiological changes have not been established. Field and pot experiments were conducted in 2016 and 2017. We investigated the relationships between the anatomical maximum stomatal conductance ( g max ), operational stomatal conductance ( g op ), and the anatomy of the stomata and vein in relation to leaf‐level transpiration and photosynthesis across historical indica rice varieties. The results showed that flag leaf temperature of new varieties was reduced relative to the temperature of older varieties due to increased g op and leaf transpirational cooling. Both high stomatal density and larger veins were increased in new varieties with improved yield potential, while no change was observed in stomatal length and vein density. There was a significant correlation between stomatal density and g op as well as between g op and the light‐saturated photosynthetic rate. The present study reveals that historical selection for high yield is accompanied by leaf morphological changes that contribute to enhanced g op , leaf cooling, and photosynthesis of irrigated rice inhabiting hot, high light 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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