Kernel number and kernel weight stability can vary across corn hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stability of a trait refers to the extent to which its expression in a given genotype varies across environments. The more stable a trait, the less variable its expression. Grain yield stability is a central consideration in corn production to ensure that hybrids perform consistently across environments and is frequently quantified given its importance. Little attention has been paid to the stability of corn yield components, kernel number per m2 (KN), and kernel weight (KW). Our hypothesis is that while previous research suggests that yield stability of commercial corn hybrids is generally consistent, the stabilities of KN and KW may exhibit significant differences, even when overall yield stability remains constant. This study evaluated the yield and yield component stabilities of 23 commercial corn hybrids conducted on‐farm at five location‐years in Ontario, Canada, using Finlay–Wilkinson regression. Most (61%) hybrids exhibited average yield stability with β1‐values close to 1.0. But seven hybrids displaying average yield stability had KN and/or KW stabilities significantly different than average. While in absolute terms, KW was always more stable than KN across environments, the data indicate that hybrids have different mechanisms to achieve stable yields in terms of relative yield component adjustments. Overall, 14 hybrids had yield component β1‐values significantly more or less stable than average. The instances where yield component β1‐values differed significantly from 1.0 were almost equally divided between KN and KW. These findings support the potential for hybrid‐specific corn management, that is, tailoring management practices to take advantage of hybrid variation in yield component stabilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».