Review: Annual crop adaptation to abiotic stress on the Canadian prairies: Six case studies
Notice bibliographique
Résumé
Bueckert, R. A. and Clarke, J. M. 2013. Review: Annual crop adaptation to abiotic stress on the Canadian prairies: Six case studies. Can. J. Plant Sci. 93: 375-385. More than half of Canada's grain crop production comes from the Canadian prairies, a region that experiences short growing seasons characterized by temperature and moisture stress. Historically, the region was dominated by temperate cereal production, but in recent decades crops have included canola (Brassica species) and pulses (chickpea, Cicer arietinum L.; dry bean, Phaseolus vulgaris L.; pea, Pisum sativum L.; lentil, Lens culinaris L.). Here we describe climatic conditions and the resulting abiotic stresses that are common in prairie crop production. We also showcase how specific cultivars have been successfully adapted to fit a short growing season of 95 to 120 d, and examine current strategies to improve crop performance on the Canadian prairies. Durum wheat (Triticum turgidum L. var. durum) production has been increased by incorporating stress escape through early flowering, and stress avoidance through increased seasonal water extraction, water use efficiency and reduced loss from leaves. Dry bean, a warm-season crop, has been improved by selecting for rapid emergence in cool soils. The indeterminate crops chickpea, lentil, and canola (Brassica juncea L.) have been improved through breeding for early flowering, double podding (chickpea), high harvest index, and a longer reproductive duration (lentil and canola). Enhanced drought tolerance in chickpea is in progress using early flowering for drought escape, and rooting traits that improve water extraction and canopy transpiration to avoid water and heat stress. Crops grown on the Canadian prairies have superior quality profiles and two crops, durum and lentil, have become dominant in global exports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».