The effect of cultivar, seeding rate and applied nitrogen on<i>Brassica carinata</i>seed yield and quality in contrasting environments
Notice bibliographique
Résumé
Pan, X., Caldwell, C. D., Falk, K. C. and Lada, R. 2012. The effect of cultivar, seeding rate and applied nitrogen on Brassica carinata seed yield and quality in contrasting environments. Can. J. Plant Sci. 92: 961–971. The unremitting growth of oilseed demand makes it necessary to explore alternative oilseed crops to meet this requirement. This study evaluated the effects of genotype, seeding rate and nitrogen (N) supply on the seed yield and quality of oilseed Brassica carinata A. Braun in three contrasting environments (Truro, NS, Harrington, PE and Saskatoon, SK). Useful genetic variation in agronomic and seed quality characteristics was found among these 10 B. carinata genotypes and genotype selection requires location specific recommendation. Line 050488EM had consistently good yield in both Nova Scotia and Prince Edward Island, while line 070768EM displayed better yield stability across 2 yr in Saskatchewan. Because of the high degree of compensatory ability to low plant population, maximum seed yield of B. carinata can be achieved over the range from 34 to 114 plants m −2 . No significant difference in oil and protein content of seed due to seeding rates was observed. The linear increase in seed and oil yield with increased N rate up to 150 kg ha −1 indicates that B. carinata is highly responsive to applied N. Increases in N supply resulted in a decrease in oil content and a corresponding increase in protein content in all experiments. In summary, the findings of this study provide convincing evidence of the agronomic adaptation of B. carinata to all three locations.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».