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Enregistrement W2142446131 · doi:10.4141/cjps10125

Simulated hail damage and yield reduction in lentil

2011· article· en· W2142446131 sur OpenAlexaffvenueabout
Rosalind Bueckert

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarCanopyYield (engineering)CropAgronomyPoint of deliveryReduction (mathematics)Vegetative reproductionBiologyHorticultureEnvironmental scienceMathematicsBotanyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bueckert, R. A. 2011. Simulated hail damage and yield reduction in lentil. Can. J. Plant Sci. 91: 117–124. The severity of crop damage by hail is frequently estimated using equations derived from controlled experiments, but this approach has not been extended to the indeterminate pulse crop lentil (Lens culinaris L.). The objective was to simulate hail damage on two lentil cultivars, and estimate yield reduction for use in the Crop Insurance Industry. Hail damage was simulated by controlled canopy crushing on two cultivars, CDC Blaze and CDC Sedley at 4 location-years in Saskatchewan in 2006 and 2007. Plots received simulated damage as the untreated control (0%), 30, 60 or 90% canopy height reduction by crushing at each of four growth stages: vegetative, early flowering, pod-filling, and physiological maturity. As damage intensity increased from 0 to 90%, yield decreased in both cultivars. Most yield reduction (>65%) was seen when damage occurred in reproductive growth. Yield reduction for lentil damaged in vegetative growth was described by linear models, and the reproductive stages by quadratic models. The equations will help improve hail damage assessment in lentil on the Northern Great Plains.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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