Panicle Angle is an Important Factor in Tef Lodging Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
(Zucc.) Trotter] is an important crop in the Horn of Africa, particularly in Ethiopia, where it is a staple food for over 60 million people. However, the productivity of tef remains extremely low in part due to its susceptibility to lodging. Lodging is the displacement of the plant from the upright position, and it is exacerbated by rain, wind and the application of fertilizer. In order to address the issue of global food security, especially in the Horn of Africa, greater insight into the causes of tef lodging is needed. In this study, we combine modeling and biomechanical measurements to compare the properties relating to lodging tolerance in high yielding, improved tef genotypes, and lower yielding natural landraces. Our results indicate that the angle of the panicle contributes to the likelihood of lodging in tef. Varieties with compact panicles and reduced height had increased lodging resistance compared to the other varieties. By comparing different varieties, we found that overall, the landraces of tef lodged less than improved varieties. We constructed a model of stem bending and found that panicle angle was an important determinant of the amount of lodging. The findings from this study provide key information to those involved in tef improvement, especially those interested in lodging tolerance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».