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Enregistrement W2140720281 · doi:10.4141/cjps06013

Efficacy of high seeding rates to increase grain yield of winter wheat and winter triticale in southern Alberta

2007· article· en· W2140720281 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ross H. McKenzie, E. Bremer, A. B. Middleton, P. G. Pfiffner, Robert F. Dunn, Brian L. Beres

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriticaleSeedingAgronomyGrain yieldYield (engineering)Winter wheatBiologyEnvironmental scienceSowingCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field trials were conducted for 3 yr (2002/2003 to 2004/2005) at three locations in southern Alberta to determine the impact of seeding rate and opener type on plant stand and grain yield of winter wheat (Triticum aestivum L.) and winter triticale (× Triticosecale Wittmack). Responses were determined for an optimum date of seeding in early to mid-September and for a late seeding in early to mid-October. Conditions were generally favourable for crop establishment, winter survival and growth, and average site yields ranged from 4.5 to 8.9 Mg ha -1 . The disc opener increased spring plant density by 12.5% compared with the hoe opener, but did not affect grain yield. Spring plant density was 23% lower for winter triticale than winter wheat and 20% lower for October-seeded cereals than September-seeded cereals. Late seeding reduced grain yields of winter wheat and winter triticale by an average of 18 and 11%, respectively. Increases in target seeding rates from 150 to 350 plants m -2 (approximately 70 to 160 kg ha -1 ) did not affect grain yield and quality of September-seeded cereals, but increased grain yield of late-seeded crops by an average of 5 kg per kg increase in seeding rate. High seeding rates did not fully compensate for yield losses caused by late seeding. Key words: Triticum aestivum, × Triticosecale, plant stand density, yield

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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