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Enregistrement W6922090017 · doi:10.1051/agro:2002010/pdf

Similarity of maize seed number responsesfor a diverse set of sites

2002· article· en· W6922090017 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterceptionSowingHybridPlant densityHybrid seedLinear regressionZea maysFunction (biology)Similarity (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate modeling of maize (Zea mays L.) yields in diverse environments requires realistic simulation of seed numbers. Response of maize seed number to growth or light interception soon after pollination has been described with different types of functions. The objective of this study was to compare maize seed number responses to intercepted solar radiation or growth with data from a diverse set of sites. Pioneer hybrid 3394 planted near Temple, TX in 1999 at 2.5 to 20 plants$\cdot$m$^{-2}$ showed a linear function for seed number responses to light intercepted per plant in the 11 d following silking and to ear growth rate in these 11 d. Similar linear seed number responses were found for three hybrids in Canada at 4 to 13 plants$\cdot$m$^{-2}$. Likewise, the function for Pioneer 3394 in Temple was found to be similar to a regression for the same hybrid grown in Pennsylvania, and was similar to a function developed in Kenya. Thus, under the diverse environmental conditions of these studies, linear seed number functions appeared reasonable at these sites. Such seed number functions are critical to the understanding of optimization of planting density to maximum seed production per unit ground area. In the absence of drought stress, the optimum density will be the minimum planting density which could attain near-complete light interception at silking. As the probability of drought stress increases due to decreased soil water holding capacity or decreased expected rainfall, the optimum density would decrease accordingly.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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