Differential impact of commercial rootstocks on the physiological response of a common walnut scion to drought stress
Notice bibliographique
Résumé
Walnut rootstocks are commonly used in California orchards to provide resistance to soil-borne pests and diseases. However, little information exists about the impact of commercial rootstock on the common scion's physiological response under drought. This is becoming increasingly important since walnuts are commonly cultivated in semi-arid regions where frequent and severe droughts require efficient water use. We previously reported that own-rooted walnut rootstocks (RX1, VX211 and Vlach) differ in their physiological performance under drought. Here, we evaluated whether similar water relations and performance are conferred to a common English walnut scion (Juglans regia cv. Cisco). To do so, we used a mini-lysimeter platform to continuously track soil moisture and transpirational water loss from trees. Along with the canopy's estimated leaf area, changes in canopy shape and texture were evaluated using deep learning as an independent method to analyze canopy response to water stress. In support of our recent findings, the scion grafted onto rootstock RX1 exhibited subtle improvements in physiological performance associated with higher transpiration and canopy conductance under well-watered condition compared to Vlach and VX211 rootstocks. Canopy conductance, texture, and shape were not significantly affected by rootstock under water stress. However, Cisco grafted onto RX1 exhibited higher leaf turgor and water use efficiency, and lower osmotic potentials under water stress. Our results suggest some subtle differences in water relations between the rootstock genotypes, and propose an efficient deep-learning method to screen canopies for water stress-induced response through image processing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».