Short‐Season Soybean Yield Compensation in Response to Population and Water Regime
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Short‐season soybean [ Glycine max (L) Merr.] production systems, such as double cropping and late sowing, require high populations to optimize yield, but effects of high populations on seed number and seed mass are unknown. We evaluated plant population effects on yield compensation, stability of harvest index, assimilate partitioning for seed number, and seed‐filling characteristics for 2 yr near Keiser, AR. The study had two cultivars, two levels of irrigation, and three row spacings that each had five levels of population ranging from 6 to 134 plants m −2 Increasing population reduced yield per plant but increased yield per unit area. Harvest index was relatively constant across populations for a given year and irrigation regime, and yield was closely associated with biomass at maturity. At high populations, plants maintained individual seed mass by reducing the proportion of shell mass per pod. Final individual seed mass, seed growth rate (SGR), and the length of effective filling period did not change with increasing population for irrigated or nonirrigated treatments. Reductions in yield caused by low population density were due to low seed number. Seed number per square meter was directly proportional to the ratio of crop growth rate (CGR) to SGR. For short‐season production, high populations ensured early canopy coverage and maximized light interception, CGR, and crop biomass, resulting in increased seed number and yield potential.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle