Sowing date affects yield components of canarygrass seed
Notice bibliographique
Résumé
Canarygrass (Phalaris canariensis L.) crops are sown from June to mid-September in the southeastern area of the province of Buenos Aires, Argentina. Sowing dates in this range result in different growing temperatures and photoperiods that affect the duration of developmental stages, biomass production, and seed yield and its components. For Argentina, there are no reported studies that address these effects. This study on the effects of sowing date was conducted during four growing seasons (1996–1999) at the Instituto Nacional de Tecnologí a Agropecuaria (INTA) Experimental Station at Balcarce, Argentina, using a population provided by Dr. Jaime Lloveras, University of Leyda, Spain. Different seeding dates were chosen from June to mid-September. The experiment was a randomized complete block design with four blocks. When the sowing date was delayed, total dry matter (DM) decreased. For early sowing dates seed yield was constant, but after 10 August it was reduced by 1.5% for each day of delay. Earlier sowing increased the duration of pre-anthesis development with greater uniformity in panicle size and the number of seeds. Seed yield was related lin early to the number of seeds and plant dry matter yield (DMY). The rate of progress from emergence to anthesis (1/days from emergence to anthesis) was proportional to the mean photoperiod. Under the environmental conditions in Balcarce, the accumulated required thermal units for anthesis was reduced when sowing was delayed from June to September. This reduction was related to the photoperiod and was estimated as –189.3 growing degree-days per hour of photoperiod increment. Key words: Canarygrass, seed yield, sowing date, yield components
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».