Winter damage to perennial forage crops in eastern Canada: Causes, mitigation, and prediction
Notice bibliographique
Résumé
Harsh winter climate results in frequent losses of stands and yield reduction in many forage-growing areas of Canada and other parts of the world. Climatic conditions and crop management both affect the winter survival of perennial forage crops. In this review, we present the main causes of winter damage in eastern Canada and we discuss crop management practices that help mitigate the risks of losses. Predictive tools available to assess the risks of winter damage both spatially and temporally are also presented. Our understanding of the causes of winter damage and of the plant adaptation mechanisms to winter stresses, particularly the role of N and C organic reserves, has improved. Forage species commonly grown in eastern Canada differ in their tolerance to subfreezing temperatures and to anoxia caused by the presence of ice on fields. Some improvement in winter hardiness of forage legume species has been achieved through breeding in eastern Canada but new technologies based on laboratory freezing tests and the identification of molecular markers may facilitate the future development of winter-hardy cultivars. Crop management practices required for good winter survival are now better defined, particularly those involving cutting management and the interval between harvests. Simulation models and climatic indices derived from our current knowledge of the causes of winter damage provide general indications on the risk of winter damage but their degree of precision and accuracy is still not satisfactory. Further improvements in winter survival require a more thorough understanding of the different causes of winter damage and, primarily, of their complex interactions with genetic, climatic, and management factors. Key words: Alfalfa, organic reserves, culitvars, species, management, climate
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».