Yield and quality response of autumn-planted sunflower (<i>Helianthus annuus</i> L.) to sowing dates and planting patterns
Notice bibliographique
Résumé
Sowing time and sowing methods are often used to overcome environmental constraints on crop production. Information on the effect of these agronomic techniques on sunflower (Helianthus annuus L.) oil quality is, however, scarce. A field study was conducted to evaluate the effect of sowing dates and planting patterns, and their interaction, on seed yield and oil quality of hybrid sunflower. Sunflower hybrid Hysun-33 was sown at four dates beginning with the first week of August with fortnightly intervals under three planting patterns, viz., flat sowing (60 cm apart lines), ridge sowing (60 cm apart ridges) and bed sowing (90/30 cm) for 2 yr (2002 and 2003). The performance of the August sowing dates was significantly better with respect to yield and yield components than the September-sown crop. Among the three sowing dates in August, there was variable performance of the crop in the 2-yr study. On average, the sowing of sunflower from mid-August to the last week of August yielded better than early August sowing dates. The evaluation of quality parameters revealed greater content of achene oil in the September-sown crop followed by the crop sown in the last week of August. Delayed sowing lowered oleic acid content, but increased stearic and linoleic acid levels. Planting pattern treatments affected head diameter, achenes per head, 1000-achene weight and achene yield. Conclusively, sunflower sown on ridges during the second fortnight of August encountered favourable environmental conditions and gave significantly higher economic yield. Key words: Helianthus annuus , plantingg eometry, plantingpatterns, quality, sowingdates, sunflower yield
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».