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Enregistrement W7112349505

Effects of Temperature and Photoperiod on the Extension Growth of Six Temperate Grasses

2025· article· W7112349505 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUKnowledge (University of Kentucky) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDactylis glomerataphotoperiodismTemperate climateCanopyBromusPastureGrowing seasonPoaceae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In western Canada late season pasture yields vary consider­ably among species. During August and early September yields of Bromus riparius and Dactylis glomerata are double that of the more commonly grown Bromus inermis (Knowles and Sonmore, 1985). The importance of leaf area to crop growth rate pnor to canopy closure is well documented (Rhodes, 1973). Two components of leaf area are the final size of leaves and the rate of leaf appearance, with final size of leaves largely dependant on the rate of extension and duration of extension (Edwards, 1967). Since the maturity of a leaf is closely associ­ated with the emergence of a new leaf there is a close associ­ation between rate of appearance and duration of extension (Edwards, 1967). Considerable variation has been shown among and within species for stem extension, leaf extension rate and rate of leaf appearance or duration of extension in response to temperature and photoperiod (Ryle, 1966; Nelson et al., 1978; Heide et al., 1985). Variations among species for late season productivity may be related to the influence of a declining temperature and photoperiod on leaf area and canopy development. The objectives of this study were to examine the extent to which and the mechanisms whereby temperature and photoperiotl affect leaf and stem extension of several grasses commonly grown m western Canada.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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