Competitive Ability in Mixtures of Small Grain Cereals
Notice bibliographique
Résumé
Morphological and physiological differences in competitive ability among species and genotypes can affect the growth, development, and subsequent composition and value of feedstuffs produced from small grain cereal mixtures. Our objective was determine the final grain yields of the components of mixtures and compare these yields with those expected based on the yields of the monocrops. Three field studies were conducted to evaluate the productivity of barley (Hordeum vulgare L.), oat (Avena sativa L.), triticale (× Triticosecale rimpaui Wittm.), and rye (Secale cereale L.) grown as monocrops and mixtures. Seeding rates ranging from 250 seeds m−2 to 750 seeds m−2 were evaluated to determine their effect on competitive ability of genotypes and species of small grains. Differences in competitive ability were found. The semi‐dwarf barley ‘Kasota’ was less competitive than the standard‐height ‘AC Lacombe’ and ‘Seebe’. ‘Noble’ barley was more competitive than ‘AC Mustang’ oat or ‘Wapiti’ triticale. ‘Prima’ winter rye was more competitive than ‘Pika’ winter triticale. Relative grain yields were generally not different than 1.0 g g−1, but when significantly different they were usually higher than one, indicating that the yields of those mixtures were better than expected based on yields when the cultivars were grown as pure stands. Seeding rates had little effect on competitive ability. The specific factors that lead to better than expected grain yields of mixtures and to good competitive ability of cultivars and species are difficult to predict and must be evaluated on a case‐by‐case basis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».