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Enregistrement W7113217740

Assessing the Critical Factors Affecting the Winter Survival of Late-Fall-Seeded Selected Spring Crop Species

2025· article· en· W7113217740 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaSeedlingCropSowingSativumCultivarAbiotic componentBrassicaDrought tolerance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late fall seeding, defined as sowing prior to soil freeze-up, offers several agronomic advantages over conventional spring planting, including accelerated crop development, enhanced yield potential and reduced exposure to abiotic stresses, such as frost, heat and drought in the following growing season. However, its adoption remains restricted due to inconsistent seedling establishment following overwintering. Lack of freezing tolerance is considered as the main limiting factor to consistent overwintering. This study investigated the physiological, morphological, anatomical, and biochemical mechanisms underlying seed freezing tolerance in key spring crop species of the Canadian Prairies: lines/cultivars of lentil (Lens culinaris Medik.), field pea (Pisum sativum L.), canola (Brassica napus L.), carinata mustard (Brassica carinata A. Braun), brown mustard (Brassica juncea L.), yellow mustard (Sinapis alba L.), wheat (Triticum aestivum L.) and coriander (Coriandrum sativum L.). In chapter 3, five experiments were conducted under controlled and semi-controlled conditions. In experiment 1, seeds from each crop species and lines/cultivars were evaluated for water uptake at two temperatures (+2°C and +23°C), in water and soil media. Then, cultivars with contrasting water uptake profiles were identified and subjected to freezing tolerance assessments in experiment 2, where lethal freezing temperature (LT50) and duration (LD50) were determined for both imbibed and non-imbibed seeds. Oilseed crops and coriander had greater freezing tolerance than pulse and cereal crops, and non-imbibed seeds consistently survived better than imbibed ones. Building on these findings, experiment 3 assessed seedling emergence under simulated fall and spring seeding conditions. Furthermore, experiments 4 and 5 evaluated the same cultivars under natural field conditions, monitoring emergence and establishment following overwintering stress. While laboratory results suggested a clear association between water uptake and freezing tolerance, this correlation was inconsistent in the field. Short-term exposure under thick, consistent snow layers enhanced survival, whereas prolonged exposure disrupted biochemical processes, leading to seed death. In chapter 4, using lentil as a model system, seed traits, such as size, seed coat polyphenol content and protein and amylose levels were associated with reduced water uptake and improved freezing tolerance. In chapter 5, priming with abscisic acid (ABA), a naturally occurring plant hormone, delayed germination and preserved viability short-term, but did not enhance long-term survival. Overall, winter survival of late-fall-seeded spring crops is governed by a complex interplay of seed-specific traits and environmental conditions. Using lentils as a model system, water uptake emerged as the primary factor influencing freezing tolerance, regulated by seed size (thousand-seed weight), seed coat thickness, phenolic acids in the seed coat, and total starch and protein content. Among environmental factors, soil temperature during sowing, snow depth during winter and the number of freeze-thaw-refreeze cycles are critical for seed survival in the field. These findings provide a foundation for breeding and management strategies aiming at improved winter survivability of late-fall-seeded spring crops, with the potential to transform cropping systems across the Canadian Prairies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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