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Enregistrement W628729805

Effect of water availability and genetic diversity on flowering phenology, synchrony, and reproductive investment in maize.

2014· article· en· W628729805 sur OpenAlexaff
Kristin L. Mercer, Lesley G. Campbell, Jing Luo

Notice bibliographique

RevueMaydica · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPhenologyAgronomyCultivarAnthesisCropInflorescencePlant reproductive morphologyHybridPollinationFructificationOpen pollinationDrought toleranceHorticulturePollenBotany
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crop yield of monoecious species like maize (Zea mays) relies on simultaneous flowering of male and female inflorescences to ensure pollination. Yet productivity may be reduced if environmental conditions reduce floral synchrony or if plants within a field do not overlap sufficiently in flowering periods. We experimentally manipulated water availability and measured its effect on flowering, including the anthesis-silking interval (ASI) and crop yield components in open-pollinated (OP) and hybrid corn cultivars. Although watering treatments did not affect traits, we did detected cultivar-specific phenological and yield responses. Hybrid plants were earlier to silk than OP plants, which tasseled for longer, had a longer ASI, and lower yield components. The less diverse hybrids also expressed less variation in ASI. We suspect other methods for reducing moisture in the field, including earlier moisture removal, might have better elicited a biological response in maize. Nevertheless, because shorter ASI is genetically correlated with increased drought tolerance, we predict this hybrid may be more resilient than the OP under more extreme drought scenarios. Consideration for how genetic diversity found in OP varieties and crop landraces may respond to variation in moisture availability apparent with climate change may be warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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