Chickpea, lentil and pea response to delayed spring seeding on the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
We compared the effects of spring seeding date on stand density, crop growth, seed yield, water-use-efficiency, and grain quality of three pulse crops [chickpea (Cicer arietinum L.), lentil (Lens culinaris Medik.) and pea (Pisum sativum L.)] grown at Scott and Swift Current, SK, during 1993 to 1997. Wheat (Triticum aestivum L. emend. Thell.) was used as a reference crop. Seeding date did not meaningfully affect plant density for chickpea, lentil or pea. Crop growth stage related to thermal time resulted in robust prediction equations for chickpea, lentil and pea (R 2 = 0.87 to 0.98). When seeding was delayed 2 wk, the crop response was inconsistent. When seeding was delayed by 4 wk, consistent, mainly negative, effects on crop parameters occurred due to the exacerbation of summer drought stress. Pulse crop yields were more negatively affected by delayed seeding than were wheat yields. When seeding of chickpea, lentil, and pea was delayed 4 wk, seed yield decreased at the majority of site-years. When yield reductions occurred, the average reductions were 44, 38, and 31%, for the respective species. For chickpea and lentil, seeding delays of 2 and 4 wk decreased seed size at the majority of site-years with seed size reductions averaging 10% when they occurred. In the semiarid Northern Great Plains (NGP), chickpea, lentil, and pea should be seeded before spring wheat due to a greater risk of loss of yield and quality. Key words: Chickpea, growth stage, lentil, northern great plains, pea, seeding date
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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 | 0,001 | 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 ».