Sénescence d’un pied de maïs : évolution de la floraison à la récolte
Bibliographic record
Abstract
Chez les espèces monocarpiques telles que le maïs, la sénescence des feuilles est coordonnée avec celle de la plante entière et sous l’influence du fonctionnement reproductif. L’objectif de ce travail était de décrire l’évolution de la sénescence du maïs selon deux axes : (1) l’axe de la plante entière, où les différents étages foliaires sont considérés chacun comme une entité, et (2) l’axe foliaire, où la dynamique de trois symptômes macroscopiques de la sénescence sur chaque feuille prise individuellement, selon des zones allant de la pointe vers la base du limbe de la feuille, a été prise en considération. Sur une culture au champ, des pieds et des feuilles de maïs ont été suivis ou échantillonnés de la floraison à la récolte. Les dynamiques des teneurs en eau, en matière sèche et en chlorophylle sont différentes, aussi bien le long d’une feuille qu’entre les rangs de feuilles. De plus, la teneur en chlorophylle dans la plante suit une dynamique plus complexe que celles de l’eau et de la matière sèche. À partir du suivi de la décoloration le long des feuilles de 15 plantes sur toute leur hauteur, nous avons établi des relations fonctionnelles décrivant la progression du front de sénescence pour chaque rang des feuilles 7 à terminales (15 ou 16). Cette description quantitative peut être utilisée directement pour compléter des modèles de culture et des modèles de type structure–fonction. Cela permettrait d’estimer l’impact de la sénescence des feuilles sur l’interception du rayonnement et donc sur la photosynthèse et le rendement. Nos résultats peuvent servir aussi à l’interprétation des mesures de réflectance des couverts de maïs faites par télédétection.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".