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Enregistrement W1983461401 · doi:10.1155/2010/515807

Responses of Three Bromegrass (<i>Bromus</i>) Species to Defoliation under Different Growth Conditions

2010· article· en· W1983461401 sur OpenAlexafffundabout
Bill Biligetu, Bruce Coulman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agronomy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBromus inermisTiller (botany)AgronomyPoaceaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bromegrass species are important forage crops in temperate regions of world. This study compared responses of three bromegrass species to defoliation in the greenhouse and field to determine if the former could predict responses in the latter. Experiments were conducted in 2006 and 2007 in Saskatoon ( 52°07′ N, 106°38′ W), Canada on meadow bromegrass (Bromus ripariusRehm.), smooth bromegrass (Bromus inermisLeyss.), and hybrid bromegrass (B. ripariusX B.inermis) following defoliation to 5 cm stubble height. When defoliated at the vegetative stage, above-ground biomass was similar among the three species in the field, but meadow bromegrass produced greater above-ground biomass than smooth bromegrass in the greenhouse. When defoliated at the stem elongation stage, meadow bromegrass produced greater above-ground biomass than smooth bromegrass in both environments. In the field, for all defoliation treatments, tiller number was greatest in meadow bromegrass, intermediate in hybrid bromegrass, and least in smooth bromegrass. In the greenhouse, however, the three species did not differ in tiller number. Similar results were found for below-ground biomass. Thus, testing the effect of defoliation in the greenhouse environment did not accurately predict the effect in the field environment.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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