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Enregistrement W1973208493 · doi:10.2134/agronj2007.0253

Yield, Oil Content, and Composition of Sunflower Grown at Multiple Locations in Mississippi

2008· article· en· W1973208493 sur OpenAlexaff
Valtcho D. Zheljazkov, Brady A. Vick, M. Wayne Ebelhar, Normie W. Buehring, Brian S. Baldwin, Tess Astatkie, J. F. Miller

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensNova Scotia Department of Agriculture
Organismes subventionnairesMississippi Agricultural and Forestry Experiment Station, Mississippi State University
Mots-clésSunflowerSowingHelianthus annuusAgronomyOleic acidYield (engineering)Sunflower oilBiodieselAcheneCropHybridLinoleic acidForageMathematicsHorticultureBiologyBotanyFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sunflower (Helianthus annuus L.) is not a common crop in Mississippi and southeastern United States. There is potential for sunflower (for production of cooking oil or biodiesel) to fit into traditional cropping systems of Mississippi and to improve economic sustainability of agriculture in the region. The objective of the research was to evaluate the effect of N (0, 67, 134, and 202 kg ha−1), hybrid (DKF3875, DKF2990, DKF3510, and DKF3901), and their interaction on seed yield, oil content, and oil composition of sunflower grown at five locations in Mississippi (Newton, Starkville, Stoneville, and two locations in Verona). Oleic acid concentration in the original planting seed oil was 29% (DKF3875), 26% (DKF2990), 85% (DKF3510), and 41% (DKF3901). In Stoneville, Newton, and Verona 2, DKF3510 had the highest seed yields. DKF2990 had lower yields in Stoneville and in Verona 2. Seed oil concentration was higher in DKF3875 and DKF2990 (43–47%) and lower in DKF3510 and DKF3901 (40–44%) at Stoneville and Verona 2. At Newton however, oil concentration was highest in DKF2990, lower in DKF3510 and DKF3901 and lowest in DKF3875. Overall, increasing N rates reduced seed oil concentration but increased seed yields and subsequently oil yield per area. Relative to the concentration in the original seed used for planting, oleic acid generally increased in all locations and hybrids. There was a corresponding decrease in the concentration of linoleic acid. Oil yields varied between 483 and 1388 L ha−1 and calculated biodiesel oil per area varied from 386 to 1110 L ha−1 with the different N treatments and locations. Sunflower can be a viable crop in most parts of Mississippi for production of cooking oil or biodiesel.

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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations63
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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