Field pea seeding management
Notice bibliographique
Résumé
The impact of seed placement and seeding rate on crop yield is not clearly understood for field pea (Pisum sativum L.). A field experiment was conducted at Melfort, SK, and Lacombe, AB, in 1998 and 1999, to evaluate the effect of three seed placements (distinct row: 23 cm and 30 cm with a hoe opener; and spread band: a 20-cm spread using a 28-cm sweep on a 23-cm row spacing) and three seeding rates (50, 100, and, 150 seeds m-2) on pea seedling density, seed yield and seed weight of a leafy prostrate and semi-leafless upright cultivar. A follow-up experiment was conducted at seven sites across Saskatchewan in 2001 to further examine the influence of a wider range of seeding rates (20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, and 120 target plants m-2). Pea productivity for both cultivars was not affected by the different seed placements, despite a 4 mg greater seed weight for distinct row seed placements compared with spread band placement across all 1998–1999 sites. Moreover, the absence of a seed placement by seeding rate interaction indicated that greater spacing between plants was not associated with improved pea yield when seeding rate was increased, regardless of the cultivar. Yield component compensation occurred where increased plant density from higher seeding rates reduced seed weight. In the 2001 study, seed yield benefits were small at seeding rates greater than 50 target plants m-2. There was a tendency for lower yields with seeding rates less than 50, especially at sites with higher yield potential. Yields of field peas grown under relatively weed-free conditions should be optimized with a seeding rate of 50 to 75 seeds m-2. Key words: Pea (Pisum sativum L.), plant arrangement, row spacing, opener type, seeding rate
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».