MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413911608 · doi:10.3389/fpls.2025.1539207

Assessing effects of temperature driven by sowing dates on the grain filling and kernel weight of corn in the North China Plain

2025· article· en· W4413911608 sur OpenAlexaff
Panpan An, Kui Liu, Moubiao Zhang, Shun‐Li Zhou, Xucun Jia, Xiuling Wang, Pengfei Dong, Yali Zhao, Qun Wang, LI Chao-hai, Tianxue Liu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensMillar College of the Bible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingAgronomyChinaEnvironmental scienceBiologyMathematicsGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The grain filling process is strongly influenced by weather during the reproductive growth stage, but grain filling and yield of corn under various weather conditions resulting from different sowing dates remain uncertain. Methods: A two-year study was conducted at Henan Agricultural Research Farm in 2015 and 2016 to investigate the grain filling dynamics of corn under different temperatures that were modified through four distinct sowing dates: spring sowing in late April, early summer sowing in late May, summer sowing in mid-June, and autumn sowing in early July. Results: The findings indicated that the elevated temperatures in 2016 led to an 8.7% reduction in yield and a 7.4% decrease in 1000-kernel weight compared to the normal temperatures in 2015, attributed to a shortened grain filling period resulting from the higher temperature (31.6°C). Significant differences in yield were observed across the four sowing dates. Findings from this study also highlighted that growing degree-days had a weak direct, but a strong indirect positive effect on thousand kernel weight through the grain filling duration. The average daily temperature had a weak direct negative, but a strong indirect positive effect on kernel weight through mean grain filling rate. Discussion: With the global climate changing, the intensity and frequency of high temperatures are expected to increase. To reduce corn yield loss due to high temperature in North China Plain advancing sowing dates from mid-June to late May is recommended. It is concluded that early sowing could effectively prolong the active grain filling duration and offset the decline in grain filling rate caused by high temperatures. The findings demonstrated advancing sowing dates improved the grain filling and yield of summer corn, thereby mitigating high temperature stress under global warming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Plant ScienceMême sujetClimate change impacts on agricultureTravaux en français237 207