Canola Genotypes and Harvest Methods Affect Seedbank Addition
Notice bibliographique
Résumé
Seed loss in canola [ Brassica napus L., B. rapa L., and B. juncea (L.) Czern. & Coss.], which includes seed shatter and seeds in unopened dropped pods, leads to yield reductions and seed dispersal into the soil seedbank. The volunteer canola can then become a weed in the subsequent crops and cause yield losses. The objective of this study was to evaluate canola genotypes, harvest methods, and commercial pod sealant products to reduce canola seedbank addition. Field trials were conducted at Saskatoon, SK, Canada, in 2010 and 2011. The effect of harvest methods (untreated direct harvested [DH], Pod Ceal treated DH, Pod‐Stik‐treated DH, and windrowed) on seed loss in four B. napus genotypes (5440, 45H26, 5020, 4362), and a canola quality B. juncea (8571) were evaluated. Results showed that there were differences in seedbank addition among the canola genotypes in each year. The B. napus Genotypes 5440 and 45H26 were found to have lesser seedbank addition than other genotypes. Neither of the two pod sealant products reduced seed loss in canola. The windrowed canola had higher seedbank addition than the DH canola. This study indicated that direct harvesting can be a viable option for canola in western Canada and canola seedbank addition could be minimized by growing genotypes with improved shattering tolerance.
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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) | 0,000 | 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 ».