Agronomical evaluation of low dormancy alfalfa populations selected by an indoor screening method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fall dormancy is a vital component of alfalfa (Medicago sativa L.) yield in northern climates, but selection for the trait is often done at the expense of winter survival. We performed one cycle of selection to reduce fall dormancy in two winter hardy cultivars (Yellowhead and Peace) using a new indoor screening method. We compared the reduced dormancy populations with their respective initial cultivars for fall dormancy, yield, and winter survival at four sites across Canada. During the establishment and the first production years, plants of the reduced dormancy populations were generally taller in the fall than their respective cultivar, which resulted in a one unit increase of their fall dormancy class. Under field conditions, plants of the reduced dormancy populations had a similar winter survival than those of the initial cultivars. Under simulated winter conditions, freezing tolerance was not affected by selection for reduced dormancy in Peace, whereas a decrease from −24.0 to −21.5 °C was observed in Yellowhead. However, in this cultivar, we noted a 37% yield increase under field conditions and a 40% more vigorous regrowth under simulated winter conditions in the reduced dormancy population. These results showed that the indoor selection method effectively reduced fall dormancy and that indirect responses for yield and winter survival were dependent on the genetic background used as selection material. This selection method could therefore be promising to develop alfalfa cultivars adapted to northern latitudes with high winter hardiness and improved late season yield.
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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) | 0,001 | 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 ».