A Canadian Ethanol Feedstock Study to Benchmark the Relative Performance of Triticale: I. Agronomics
Notice bibliographique
Résumé
A need has been identified for alternative crop(s) with high grain yield, low grain protein concentration, and high starch for the ethanol industry. The objective of this study was to benchmark the relative performance of triticale (× Triticosecale ssp.) to wheat ( Triticum aestivum L.) classes currently utilized for ethanol production. Sixteen cultivars—three triticale, four Canada prairie spring (CPS) wheat, three Canada western soft white spring wheat (CWSWS), two Canada western red spring (CWRS) wheat, and four Canada western general purpose (CWGP) candidate cultivars—were grown at 36 locations across western Canada from 2006 to 2009. The performance of these cereal classes can generally be summarized as triticale = Hoffman (CWGP) = CWSWS > CPS white > CPS red > CWRS for most variables. The triticale and white wheats produced 12 and 13% more grain, respectively, than the hard red spring wheats. Among the triticales, AC Ultima’s and Pronghorn’s yield potential were most notable because they exceeded the CWRS cultivars AC Barrie and AC Superb by an average of 32% and the CPS red cultivars 5700PR and AC Crystal by 18%. The triticales and Hoffman matured later than most other cultivars. Pronghorn consistently displayed low levels of fusarium head blight (FHB), Septoria nodorum blotch, and powdery mildew, but elevated ergot levels were observed for all triticales. We conclude that triticale would be superior to CPS and CWRS wheat and similar to CWSWS in many agronomic traits desired by ethanol fermentation plants and is superior for biomass production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».