Residue Removal and Nitrogen Fertilization Affects Tiller Development and Flowering in Meadow Bromegrass
Notice bibliographique
Résumé
Flowering and seed yield in many temperate grasses are dependent on floral induction in the previous fall. Field experiments were conducted in Saskatchewan to determine the effect of crop residue removal and N fertilization on tiller and panicle development in meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm.). Four residue removal treatments (none, after harvest, October, and after harvest + October) and three N treatments (0, 50, and 100 kg N ha−1) were applied in each of 2 yr. Tiller density and leaf stage were determined in fall and spring; panicle density was determined just before seed harvest each year. Removing crop residue generally increased tiller and panicle density. However, fall tiller density decreased at Saskatoon in 1996 due to dry conditions, regardless of residue removal. Because fewer tillers were present in the fall when conditions that promote flowering prevailed, panicle density was reduced by 62% compared with the previous year. Nitrogen generally did not affect tiller density or development. However, in the spring of 1996, 100 kg N ha−1 with a single residue removal increased leaf stage from 2.4 to 2.6 leaves tiller−1. This rate of N with double residue removal reduced leaf stage to 2.2 leaves tiller−1 due to winter injury. Fall tiller density and panicle production were similarly affected. As a result of winter injury and drought, fall tiller density and development were not highly or frequently correlated with panicle or seed production. Hence, fall tiller density and development in the prior year cannot be used as a tool to predict seed yield.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».