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Enregistrement W2090356666 · doi:10.4141/p02-130

Seeding rate effects in oat-berseem clover intercrops

2003· article· en· W2090356666 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shirley Ross, J. R. King, John T. O’Donovan, R. C. Izaurralde

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrifolium alexandrinumAvenaAgronomyLegumeForageIntercroppingTiller (botany)BiologySeedingDry matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sustainability of cereal cropping systems may be improved by the addition of legumes. The effects of seeding rate were studied for intercrops of berseem clover (Trifolium alexandrinum L.) and oats (Avena sativa L.). Bigbee berseem clover, an annual forage legume, was intercropped with oats on a Black Chernozemic soil at Edmonton, Alberta, in 1996 and 1997. Berseem dry matter (DM) yields were greatly reduced by increasing oat plant density. There was a linear decline in berseem DM with increasing oat DM or oat tiller density. The relationship between oat plant density and berseem DM was nonlinear and varied between years and harvests. Berseem yield reductions varied from 44 to 82% with target densities of 100 oat plants m -2 . Effects of berseem seeding rate (BSR) on oats varied between years. Increasing BSR from 6 to 24 kg ha -1 decreased oat tillering, oat DM and oat plant DM by 22–51, 0–57 and 8–51%, respectively, and increased oat tiller DM by 0–18%, with oats at 10 to 20 plants m -2 . Differences between years were likely due to environmental factors and relative emergence times. After a silage-stage harvest, oat regrowth was negligible but berseem regrowth averaged 3.1 Mg ha -1 DM. Key words: Cereal-legume intercrop, Trifolium alexandrinum L, Avena sativa L, competition models

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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