MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2088104528 · doi:10.4141/p03-021

Evapotranspiration efficiency of pea in south and central Alberta

2004· article· en· W2088104528 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Ross H. McKenzie, A. B. Middleton, N.A. Flore, E. Bremer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSativumEvapotranspirationAgronomyPisumSoil waterSeedingWater-use efficiencyEnvironmental scienceGrowing seasonPrecipitationWater extractionWater contentHydrology (agriculture)HorticultureExtraction (chemistry)Soil scienceChemistryBiologyIrrigationEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evapotranspiration (ET) efficiency regulates suitability and management of crops on the Canadian prairies. To evaluate the ET efficiency of pea (Pisum sativum L.), soil water depletion and yields as a function of precipitation were determined for Carneval pea at 28 sites in south and central Alberta from 1995 to 1998. Soil water depletion between seeding and harvest was as high as 112 mm at sites with high levels of available soil water at seeding and low to moderate levels of precipitation. Pea was capable of extracting soil water to a depth of about 0.6 m at most sites, but extraction of soil water below this depth was much more variable. At sites where soil water did not limit the depth of soil water extraction, a negative correlation was observed between the maximum depth of effective soil water extraction and the sum of maximum temperature degree-days above 25.6°C. The ET efficiency of pea seed yield ranged from 7.5 to 19.1 kg ha-1 mm-1, with an average value of 13.0 kg ha-1 mm-1. No correlation was observed between ET efficiency and weather variables, such as average temperature, vapor pressure deficit or length of the growing season. Key words: Pisum sativum, water use efficiency, root depth, drought stress

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant Science→Même sujetPlant Water Relations and Carbon Dynamics→Travaux en français237 207→