Assessing corn seedbed conditions for emergence
Notice bibliographique
Résumé
Seedbed temperature and moisture conditions affect crop emergence rate and stand establishment. A 4 × 4 factorial experiment arranged in a split plot design with four replications was conducted for 3 yr at four sites to measure corn emergence rate and stand establishment while monitoring seedbed temperature and soil water content in situ. Four planting dates, beginning as early as the soil could be worked and every 10 d thereafter, were the main plots and four corn (Zea mays L.) hybrids the subplots. Volumetric soil water content in the top 0.10 m was measured a minimum of two times per week using time domain reflectometry (TDR) and estimated daily using a budget model. Measured and estimated soil water contents were similar (R 2 = 0.73) and daily estimated values were used in the analysis. Stand establishment for most planting date-site-years ranged from 80 to 99%. Less than 15% of planting date-site-years had stands below 80%, and they were characterized by soil temperatures at or below 12.5°C combined with high soil water contents (>90% available water). Rate of emergence was not associated with stand establishment (P > 0.10) and could not be predicted from soil temperatures below 12.5°C. Results suggest that reduction in stand establishment under conditions of low (12.5°C) soil temperature and high (>field capacity) soil water content may be a factor in corn yield reductions associated with reduced or no tillage. Key words: Time domain reflectometry, soil water content, soil temperature, maize
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».