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Enregistrement W1970911781 · doi:10.1071/ea05157

Development and use of a variable-speed lateral boom irrigation system to define water requirements of 11 turfgrass genotypes under field conditions

2007· article· en· W1970911781 sur OpenAlexaff
D. C. Short, Timothy D. Colmer

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Experimental Agriculture · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationEnvironmental sciencePan evaporationIrrigation schedulingAgronomyShootIrrigation managementLeaf area indexBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improved irrigation scheduling is one strategy by which water management can be improved in turfgrass systems. The development and testing of a variable-speed lateral boom irrigation system for use in field-based irrigation trials is reported. Christiansen’s coefficient of uniformity was greater than 92% and the efficiency of irrigator discharge was greater than 90% for application depths (mm/unit land area) of 0.5–13 mm. The minimum irrigation requirements were determined for 11 turfgrass genotypes from a summer irrigation dose–response field trial that applied daily treatments of 100 (control), 80, 60, 40 and 20% of the previous day’s net evaporation measured using a US Class A pan. Responses of several shoot parameters, including clipping production, green leaf area index, leaf chlorophyll and leaf water status were evaluated to define minimum irrigation requirements for the turfgrasses. Minimum irrigation requirements (as defined by declines of 10% in several shoot responses) for C3 and C4 turfgrasses were 64–94% and 32–78% of US Class A pan, respectively. Variability in irrigation requirements within C3 or C4 types was due mainly to variations in estimates based on the different shoot parameters. The results demonstrate the opportunity for water conservation by using C4 rather than C3 turfgrasses in locations with hot dry summers (and mild winters) typical of a Mediterranean-type climate.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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