Three-component barley mixtures: Ratio effects in replacement series
Notice bibliographique
Résumé
Within a species, cultivar mixtures may offer yield and quality advantages if the cultivars have complementary abiotic and biotic stress tolerances. This study was conducted at Botha, Lacombe and Olds, Alberta, from 1992 to 1994 to determine the effect of relative seeding ratios on yield and other traits of 16 three-component barley (Hordeum vulgareL.) mixtures of Virden:Abee:Tukwa all grown at a standard seeding rate of 250 seeds m –2 . Grain yields of these mixtures fell between the yields of the monocrops, with yields of the 20:40:40 and 50:30:20 mixtures being higher than expected based on the weighted mean yields of the monocrops. When stability of yield was measured using ranking or regression analyses, several mixtures had desirable combinations of high yields and good stability with the 20:40:40 and the 40:20:40 mixtures being identified using either method. Test weights, kernel weights, percent thins, protein contents, and disease levels of the mixtures were intermediate to the monocrops; while lodging levels were as low as the best monocrop. As the proportion of any one cultivar in the mixture increased, the traits it brought to the mixture also increased. These mixtures had no yield advantage over growing a high yielding monocrop. Key words: Barley, Hordeum vulgare L., mixtures, cultivar, yield, tolerance, stress
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».