Effect of nitrogen, seeding date and cultivar on oat quality and yield in the eastern Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
The proportion of oat (Avena sativa L.) being used for race horses and human consumption has increased over the past 15 yr. The objective of this study was to evaluate the effects of N, seeding date and cultivar on grain yield components, grain yield and grain quality of oat under a direct seeding system. Four N rates, three seeding dates and two cultivars were tested at Indian Head, Melfort, and Canora, SK, and Brandon, MB. Yield was more responsive to increasing N rates from 15 and 80 kg ha-1 when oat was seeded in early May versus early June. Panicles plant-1 was the yield component that accounted for most of the yield increase achieved from increasing rates of N, while kernel weight was the yield component that decreased as the rate of N increased. Physical seed quality decreased (plump seed decreased and thin seed increased) with delayed seeding and greater N fertilizer rates. Nitrogen fertilizer and seeding date had a much larger effect on the quality of CDC Pacer than AC Assiniboia. Combining early seeding, appropriate N fertility and well-adapted cultivars should increase the likelihood of optimizing oat yield and quality necessary for high-value markets. Key words: Avena sativa L., yield components, test weight, lodging, plump seed, thin seed
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».