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Enregistrement W2021563401 · doi:10.4141/p99-138

Grain yield and water use: Relative performance of winter vs. spring cereals in east-central Saskatchewan

2000· article· en· W2021563401 sur OpenAlexafffundvenueabout
Y. Gan, G. P. Lafond, William E. May

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSecaleAgronomyWinter wheatYield (engineering)Hordeum vulgarePoaceaeBiologyTriticaleGrain yieldEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing economic conditions have provided strong incentives for grain producers to choose the most profitable cereal crops to grow. We determined grain yield and water use efficiency (WUE) for winter wheat (Triticum aestivum L.), fall rye (Secale cereale L.), hard red spring (HRS) wheat, Canada prairie spring (CPS) wheat, amber durum (Triticum turgidum L.), and barley (Hordeum vulgare L.) under no-till systems. Over 60% of yield variability existing among site/years was due to water use or evapotranspiration (ET) in semiarid east-central Saskatchewan. Mean grain yield increased by 16.3 kg ha −1 with each millimetre of increase in ET. Barley produced 3748 kg ha −1 of grain on average, or 21% higher than winter wheat, 27% higher than CPS wheat, 39% higher than rye or durum, and 50% higher than HRS wheat. Average yields differed less than 5% between winter wheat and CPS wheat, but in water-stressed environments, CPS wheat had 19 to 34% lower grain yield than winter wheat. In one of the five cases where winter wheat was seeded much later than the recommended seeding date, CPS wheat yields were 16% higher than winter wheat. With every millimetre of increased ET, CPS or barley increased grain yield by 22 kg ha −1 , while winter wheat increased yield by 17 kg ha −1 . Winter wheat and rye had no yield differences in general, but in more moist environments, winter wheat produced higher (up to 28%) grain yield than fall rye, and in the year when winter wheat was seeded late, winter wheat yielded 11% lower than rye. As fertiliser N increased from 50 to 100 kg ha −1 , barley grain yield increased by 347 kg ha −1 , and durum grain yield increased by only 5 kg ha −1 . Winter wheat, fall rye and barley had greater WUE than the other spring cereals, but soil profile (0–120 cm) water in the spring did not differ among crops. In maximising grain yield and water use in east-central Saskatchewan, barley, winter wheat, and CPS wheat would provide the best options. Key words: Water-use efficiency, protein, winter wheat, Triticum aestivum, Secale cereale, Triticum turgidum, Hordeum vulgare

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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