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Enregistrement W3208672170 · doi:10.3390/plants10112364

Nitrogen Use Efficiency in Parent vs. Hybrid Canola under Varying Nitrogen Availabilities

2021· article· en· W3208672170 sur OpenAlexafffundabout
Shanay Williams, Sally Vail, Melissa Arcand

Notice bibliographique

RevuePlants · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésCanolaAgronomyChernozemBrassicaNitrogenRhizosphereRapeseedCropBiologySoil waterChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

). While advancements in above-ground agronomic practices have improved NUE, research on soil and below-ground processes are limited. Plant NUE-and its components, N uptake efficiency (NUpE), and N utilization efficiency (NUtE)-can be further improved by exploring crop variety and soil N cycling. Canola parental genotypes (NAM-0 and NAM-17) and hybrids (H151857 and H151816) were grown on a dark brown chernozem in Saskatchewan, Canada. Soil and plant samples were collected at the 5-6 leaf stage and flowering, and seeds were collected at harvest maturity. Soil N cycling varied with phenotypic stage, with higher potential ammonium oxidation rates at the 5-6 leaf stage and higher urease activity at flowering. Seed N uptake was higher under higher urea-N rates, while the converse was true for NUE metrics. Hybrids had higher yield, seed N uptake, NUtE, and NUE, with higher NUE potentially owing to higher NUtE at flowering, which led to higher yield and seed N allocation. Soil N cycling and soil N concentrations correlated for improved canola NUE, revealing below-ground breeding targets. Future studies should consider multiple root characteristics, including rhizosphere microbial N cycling, root exudates, and root system architecture, to determine the below-ground dynamics of plant NUE.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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