Common population characteristics of direct‐seeded hybrid <i>indica</i> rice for high yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Direct seeding of rice has attracted attention because of its simplicity and rapidity compared with traditional cultivation methods. However, the geographical location of the rice region in Southwest China is complex, and the common characteristics of high yield of direct seeding hybrid indica rice and the law of nutrient absorption and accumulation are still unclear. This study results demonstrated that the mean yield of high‐yield varieties (HYV) in the two ecological points increased by 17.68%–19.98% and 17.37%–27.06%, respectively, compared with low‐yield varieties (LYV). The high tillering ability and effective tillering rate of HYV promoted a large leaf area index (LAI) and a strong photosynthetic capacity and stimulated the accumulation of aboveground biomass and nitrogen, phosphorus, and potassium nutrients in rice plants, which were finally transported and allocated to the grains to maintain high yields. Correlation analysis indicated that yield and its components were closely related to spatial population structure and nutrient accumulation and allocation. In particular, LAI at the full heading stage, net photosynthetic rate, aboveground biomass from jointing to maturity stage, and nitrogen, phosphorus, and potassium accumulation and distribution from jointing to full heading stage have the strongest correlation with yield and its components. Therefore, improving the effective tillering rate and LAI, as well as the accumulation and distribution of aboveground biomass, nitrogen, phosphorus, and potassium of rice plants from jointing to full heading stage, are the common laws for the formation of high yield of direct seeding hybrid rice in different ecological areas.
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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 | 0,000 | 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 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 ».