Root traits and biomass production of drought‐resistant and drought‐sensitive arabica coffee varieties growing under contrasting watering regimes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drought is a major factor affecting coffee production, and different genotypes exhibit varying degrees of resistance to drought stress. We examined root traits and biomasses of drought‐resistant (74110, Angafa, Bultum, Chala, and Gawe) and drought‐sensitive (75227, Koti, Melko CH2, Menasibu, and Mokah) Coffea arabica varieties at seedling stage under contrasting watering regimes (water stressed and well watered) for 30 days followed by 15 days of recovery to identify the association between drought resistance and root traits and dry matter partitioning, and the impact of drought stress on growth performance of arabica coffee varieties. We used a split‐plot design with three blocks, where watering regime was the whole‐plot factor and variety was the subplot factor. During water‐stress and recovery periods, the interaction effect between watering regime and variety significantly affected root traits and dry matter partitioning, while the watering‐regime main effect affected biomass. We observed a higher (1) tap root diameter (0.34 cm), lateral root number (80.7), and root volume (4.7 cm −3 ) for 74110; (2) lateral root number (79.3), specific root length (24.8 cm g −1 ), and root‐mass ratio (0.41 g g −1 ) for Bultum; and (3) root length density (3.3–5.2 cm cm −3 ), root angle (42.6°–47.8°), root‐mass ratio (0.40–0.42 g g −1 ), and root‐shoot ratio (0.67–0.72 g g −1 ) for Angafa, Chala, and Gawe under water‐stressed condition. During both study periods, biomasses were much lower under water‐stressed than under well‐watered condition. The findings show the association between drought resistance and root traits and dry matter partitioning, and the impact of drought stress on growth performance of young arabica coffee.
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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 | 0,001 | 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 ».