SOIL MOISTURE IMPACT ON BIOMASS PARTITIONING AND RELATIVE CHLOROPHYLL CONTENT FOR LEGUME GRASS MIXTURES IN A CONTROLLED ENVIRONMENT
Notice bibliographique
Résumé
Drought is a widespread abiotic stress that impacts plant growth, productivity and survival.A randomized complete block design pot experiment was conducted to determine the effects of drought on above-ground biomass, root biomass, root/shoot (R/S) and relative leaf chlorophyll content (SPAD) of monoculture and legume-grass mixtures at the Swift Current Research and Development Centre (SCRDC) of Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC).The legumes were Canadian milk-vetch (Astragalus canadensis) and white prairie-clover (Dalea candida).The grasses were northern wheatgrass (Elymus lanceolatus) and side-oats grama (Bouteloua curtipendula).Three water treatments (40%, 60% and 80% field capacity) and three cuts were the abiotic factors applied.Except for monoculture side-oats grama, multiple-species forage mixtures were more adaptable than a simple grass-legume mixture or monoculture in a water-limiting environment.The forage mixtures of Canadian milk-vetch and northern wheatgrass tolerated lower moisture levels than the other mixtures.Decreased soil moisture resulted in decreased total biomass and altered biomass allocation to roots resulting in higher R/S ratios in stressed seedlings.The SPAD value of Canadian milk -vetch mixture decreased with water stress, and white prairie-clover+ northern wheatgrass and white prairie-clover+ northern wheatgrass+ Canadian milk-vetch were better adapted to low soil moisture than the monocultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».