Yield Adjustment by Canola Grown at Different Plant Populations under Semiarid Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Establishing a good canola (rapeseed; Brassica napus L.) stand is difficult in the semiarid prairie region of Canada where low temperature, water stress, and soil crusting could result in poor seed bed conditions. A field study was conducted from 1999 to 2001 at Swift Current, SK, Canada, to determine the effect of a range of uniform (5 to 80 plants m−2) and nonuniform (seedlings from 1‐m lengths from two adjoining rows were removed and retained alternatively; 10 to 40 plants m−2) plant populations on yield and yield components of canola. Canola adjusted seed yield across a wide range of plant populations, although it did not compensate completely for the decreasing populations. Environmental conditions played a significant role in the expression of plasticity of canola. For example, in 2000, with slightly above‐normal growing season precipitation, canola maintained similar yield levels across a wide range of populations (20 to 80 plants m−2), while in 2001, with well below normal precipitation, seed yield declined as populations dropped below 40 plants m−2 Reducing plant population by half from 80 to 40 plants m−2 did not reduce seed yield when the reduced plant population was uniformly distributed, but reduced yield when the population was nonuniformly distributed. The primary response of canola to lower plant population was increased pods per plant through increased branching and increased pod retention at each node. The number of pods formed on primary and secondary branches increased as population decreased. Seeds per pod and seed weight were stable across populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».