Fall and spring seeding date effects on herbicide-tolerant canola (<i>Brassica napus</i> L.) cultivars
Notice bibliographique
Résumé
More flexible and effective weed control with herbicide-tolerant B. napus canola allows for additional seeding management options, such as fall (dormant) and early spring (ES) seeding. Field experiments were conducted at Lacombe and Beaverlodge (1999–2001), Didsbury (1999–2000), and Lethbridge (2000–2001), Alberta, Canada, primarily to evaluate the effect of fall (late October-November), ES (late April-early May), and normal spring (NS) (ca. mid-May) seeding dates on glufosinate-, glyphosate-, and imidazolinone-tolerant canola development and yield. Fall seeding resulted in 46% lower plant density and nearly double the dockage than spring seeding. ES-seeded canola had 19% higher seed yield and 2.1% higher oil content than fall-seeded canola. ES seeding significantly increased yield compared to fall-seeded canola for 8 of 10 site -years or compared to NS seeding for 4 of 10 site-years; ES-seeded canola equalled the yield of NS-seeded canola for 6 of 10 site-years. Yield response to seeding date did not differ among herbicide-tolerant cultivars. Seeding date did not influence root maggot damage. Seeding canola as soon as possible in spring increases the likelihood of optimizing canola yield and quality compared to fall seeding and traditional spring seeding dates. Key words: Dormant seeding, seeding management, root maggot, herbicide-resistant crops, yield components, operational diversity
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».