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Enregistrement W2022323617 · doi:10.4141/p02-007

Seed yield and yield components of creeping bentgrass cultivars

2004· article· en· W2022323617 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Douglas J. Cattani, Samuel Smith, David Feindel, R. Gjuric

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarYield (engineering)Agrostis stoloniferaAgronomyBiologyRange (aeronautics)Poaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creeping bentgrass (Agrostis stolonifera L.) is a high-value turfgrass species that offers opportunities for western Canadian seed companies and producers. The objective of this study was to evaluate creeping bentgrass seed yield and the relationship between seedhead density and seed yield across a diverse range of cultivars. A series of four trials was established in Manitoba between 1992 and 1994 and included 18th Green, Cobra, Emerald, National, Penneagle, Pennlinks, Putter, Southshore, UM86-01 and UM86-02. Seed production and seedhead density were measured for 2–3 yr at each location. Additional yield component measurements included harvest index and thousand seed weight. The three cultivars developed within the region consistently showed high seed yield, seedhead density and harvest index and were numerically ranked in the top four for seed yield across all 11 location years. UM86-01 was in the highest grouping for seed yield across all harvests with yields ranging from 312 to 582 kg ha-1. Seedhead density was strongly related to seed yield (highly significant in five of six comparisons) and therefore has the potential to be a valuable indicator of relative seed yield in creeping bentgrass. These results indicate that creeping bentgrass seed yield is variable across cultivars and that seedhead density can serve as a good predictor of seed production potential across cultivars. Key words: creeping bentgrass, harvest index, seedhead density, seed yield, yield components.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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