Response of Corn Grain Yield to Spatial and Temporal Variability in Emergence
Notice bibliographique
Résumé
Potential yield benefits from improving within‐row plant spacing variability and plant emergence variability in corn (Zea mays L.) production are often questioned by growers. Research was conducted at two locations in south‐central Ontario during a 2‐yr period to quantify the effects and interactions of plant spacing variability and plant emergence variability on growth and grain yield of corn. Nine treatments were established by hand planting corn rows with repeating six‐plant sequences consisting of uniform and nonuniform spacing, even and uneven emergence, and their combinations. Spacing treatments consisted of (i) uniform within‐row plant spacing of 20 cm; (ii) one 40‐cm gap associated with a double; and (iii) one 60‐cm gap associated with a triple in each six‐plant sequence. Emergence treatments included uniform early emergence, a two‐leaf stage delay, and a four‐leaf stage delay for one plant in each six‐plant sequence. Only plant emergence variability significantly affected plant height, leaf area index (LAI), dry matter accumulation, and grain yield. Compared with the uniformly early emerged plants, one out of six plants with a two‐leaf stage delay in emergence reduced yield by 4%, and one out of six plants with a four‐leaf stage delay reduced yield by 8%. Whereas corn plants next to a gap demonstrated compensatory growth, plants adjacent to a late emerging corn plant did not exhibit compensatory growth. These results indicate that corn is more responsive to plant emergence variability than plant spacing variability. Variation in plant emergence reduced yield, whereas variation in within‐row spacing did not affect yield, and interactions between the two factors were not significant.
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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) | 0,000 | 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 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 ».