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Enregistrement W2017151875 · doi:10.4141/p01-061

Effect of plant age and cottony snow mold on winter survival of forage grasses

2002· article· en· W2017151875 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sheau‐Fang Hwang, D. A. Gaudet, G. D. Turnbull, K. F. Chang, R. J. Howard, H. G. Najda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageSnowAgronomyDry matterBiologySeedingDactylis glomerataPoaceaeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The low temperature basidiomycete (LTB, syn. Copribus psychromorbidus Traquair), the causal agent of cottony snow mold, is a major constraint to forage grass survival and productivity in the parkland region of the Canadian prairies under prolonged snow cover (e.g., 160 d). Studies were conducted to establish the level of the snow mold resistance in seven grass species commonly grown in western Canada and to identify the seeding dates that permit grass plants to develop maximum levels of resistance to snow mold. Following attack by the LTB fungus, considerable variation in winter survival and forage yield was observed among the grass species. Smooth brome and meadow brome were most resistant, followed by timothy and creeping red fescue. Tall fescue and orchardgrass were the most susceptible. Controlled-environment and field studies demonstrated that orchardgrass seeded in late spring resulted in greater winter survival and dry matter yield than when seeded in July or August, both in snow mold inoculated and noninoculated treatments. Additional mortality and dry matter yield loss were linked to snow mold injury. These results demonstrated that snow mold injury could reduce winter survival and yield in first-year forage grasses, especially in orchardgrass, and early seeding could reduce the impact of winter stresses. Key words: Grass, orchardgrass, timothy, smooth bromegrass, meadow bromegrass, creeping red fescue

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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