Does seed heteromorphism affect the critical temperature thresholds for wild mustard (<i>Sinapis arvensis</i>) germination? A modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Wild mustard (Sinapis arvensis L.) is well-known as an important weed for cultivated land, particularly when found among cereal crops. It produces large amounts of heteromorphic (black and brown) seeds. This study aimed to estimate the critical temperature thresholds of wild mustard heteromorphic seeds. For this purpose, a novel Weibull-based thermal time model was developed, which was applied to compare the germination characteristics of the heteromorphic seeds of wild mustard. Germination was investigated by exposing the seeds to eight constant temperatures of 7.5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, and 37.5 °C. Over both the sub- and supraoptimal ranges, the proposed model reasonably explained the germination patterns of both seed types in response to temperature. Heteromorphic seeds of wild mustard exhibited different germination behaviors in response to different temperatures. Brown seeds were more cold-tolerant and could germinate rapidly to a high percentage (68%) in a wider range of temperature environments (2.78–38.05 °C); black seeds germinated at a narrower temperature range (4.99–37.97 °C) and a large proportion of black seeds remained dormant (77%). These differences could lead to the temporal distribution of seed germination throughout the growing season.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».