Residue management increases seed yield of three turfgrass species on the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Little information is available on the management of turfgrass species for seed production in the Canadian prairies. The objective of these studies was to assess the impact of residue management and row spacing on seed yield under irrigation. A factorial experiment was seeded at Saskatoon, SK, in 1993 to assess the impact of burning or scalping (very close mowing with residue removal) vs. mowing, and 20- vs. 40-cm row spacing on seed yield of Kentucky bluegrass (KBG) (Poa pratensis), creeping red fescue (CRF) (Festuca rubra subsp. rubra) and creeping bentgrass (CBG) (Agrostis palustris). Also, a residue management trial on KBG was seeded at Brooks, AB, in 1993. At Saskatoon, yield was higher at 20-cm spacing across all three species in 1994, but spacing had no impact on winter survival, stand density, tiller growth or yield in subsequent years. Burning and scalping consistently resulted in earlier spring green-up, a higher proportion of fertile tillers, and higher seed yield than mowing. Even with residue management, yield declined after one harvest in CBG and CRF, and after two harvests in KBG. At Brooks, residue management had a similar impact on yield of KBG. A second trial at Brooks examined the impact of row spacing (20, 40, 60 cm) and seeding rate (0.5 to 6 kg seed ha-1) on KBG. Seed yield was highest at 40-cm spacings in 1994, at 60 cm in 1995, and at 40 to 60 cm in 1996. Seeding rate did not have a consistent effect on yield. We conclude that a combination of residue management and 20- to 40-cm spacings provide the highest, most consistent seed yields for these turfgrass species in this region. Key words: Burning, clipping, turfgrass, seed production, row spacing, Poa, Festuca, Agrostis
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».