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Enregistrement W2066361409 · doi:10.2134/agronj2003.1089

Red Clover–Potato Cultivar Combinations for Improved Potato Yield

2003· article· en· W2066361409 sur OpenAlexaff
A. V. Sturz, W. J. Arsenault, B. R. Christie

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensHealth PEIAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarSolanum tuberosumAgronomyCropHectareRed CloverYield (engineering)BiologyAgricultureHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the challenges to potato (Solanum tuberosum L.) production systems is to reduce N applications without incurring any marketable yield penalty. From previous studies, it was established that red clover (Trifolium pratense L.) can encourage the development of beneficial rhizobacterial communities that promote potato growth and development, in essence making agricultural soils as or more productive for specific quality attributes. In the present 2‐yr study, we examined the influence of the red clover cultivars AC Charlie, AC Endure, AC Kingston, Atlas, Marino, and Prosper on the potato cultivars Kennebec, Russet Burbank, and Shepody, grown in the following season. We found that the preceding clover cultivar had no influence on either Kennebec or Russet Burbank. However, Shepody potato following AC Kingston showed a significant yield advantage (P = 0.05), in tonnes per hectare, over other clover cultivars (except Atlas) in the Size 2 category of tubers (tubers >51 mm in diam. and <280 g), the grade for which growers are characteristically paid the most. We encourage breeding programs to examine the ability of any given line to manipulate its root zone microflora with respect to its own needs and to those of subsequent crops. While the complexities of plant–soil–microbial interactions are great, the beneficial biological interactions that stimulate crop yields and improve plant health can be evaluated relatively simply, and general management strategies can be devised accordingly for any given set of crop combinations and growing environments.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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