Relationships and influence of yield components on spaced‐plant and sward seed yield in perennial ryegrass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adequate seed production is essential for cultivar success in perennial ryegrass turf and forage industries, but improvement is limited by the complexity of yield components and low‐rank correlations between selection and production environments. This study examined seed yield components among 20 perennial ryegrass entries in both spaced plantings (selection environment) and swards (production environment) at two locations in Minnesota. Competitive (23 plants/m2) and non‐competitive (3 plants/m2) spaced‐plant nurseries were tested. Competitive spaced‐plant total yield was highly correlated with sward yield (rs = 0.64 and 0.66, p < 0.01) at both locations, whereas the non‐competitive environment showed no correlation. Structural equation modelling (SEM) was used to explore the indirect and direct relationship of fall vegetative growth, winterkill, and yield components on total seed yield in all environments. Fertile tiller number (spikes plant−1/m−2) exhibited both strong direct and indirect influence on total seed yield in all environments. However, the importance of fertile tiller number in the SEM was reduced with increased plant competition. The SEM showed that both weight per spike and seed yield per spike influenced total yield in spaced plants; however, neither consistently predicted total sward yield. The ratio of these two traits (g seed spike−1/g spike−1) gave an index of fertility that was easy to measure and had a superior correlation with sward yield at two locations (rs = 0.81 and 0.54, p < 0.05) when spaced plants were under competition. Results suggest that increasing competition in spaced plantings and selecting for spike fertility may more accurately identify superior plant material compared to lower competition environments.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».