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Enregistrement W2132327803 · doi:10.5539/jas.v2n4p83

Influence of Sowing Date on Yields of Fresh-harvested Chickpea

2010· article· en· W2132327803 sur OpenAlexvenueno aff
Hana Badani, Ishay Katzir, David Shemesh, G. Gera, Ran Hovav, Aharon Segev, Shmuel Galili

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingCultivarCropYield (engineering)AgronomyField experimentBiologyMathematicsHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chickpea is the main pulse crop in Israel, covering about 10 000 ha. In order to increase the cultivation area ofthis crop, efforts have been made to develop agro-techniques for the fresh (immature green) harvesting chickpea.The objective of this study was to determine the effects of five sowing dates on the fresh and dry yields of twoimportant Israeli chickpea cultivars, Zehavit and Bar. A field test conducted during the 2007-2008 winter seasonemployed a split-plot design, in which the first and the second factors were sowing date and cultivar,respectively. The fresh yield, percentage of waste, expected fresh yield, intermediate dried yield and final dryyield were calculated for each plot. Cultivar Zehavit was superior to cv. Bar in terms of all of these parameters,except final dry yield. Thus, cv. Zehavit is the better cultivar for production of fresh-harvested chickpea, due toits ability to produce high yields of fresh seed with a lower percentage of waste. Our results indicate that somechickpea cultivars can be commercialized for production of the fresh-harvested crop in semi-arid climates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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