Miscanthus Production in Eastern Canada as Affected by Genotypes and Nitrogen Levels
Notice bibliographique
Résumé
Interest in new biomass and biofuel crops has soared in the last few years due to the changing climate and the search for renewable energy options. Under eastern Canada conditions, perennial C4 grasses can produce 8-11 Mg dry matter ha-1 year-1 [1,2]. However, Miscanthus spp. seems to be more promising with dry matter production values exceeding 30 Mg ha-1 year-1 [3], [4]. In this study, four genotypes of hybrid miscanthus (Miscanthus sinensis x M. sacchariflorus) were planted in Kemptville, Ontario, Canada in 2009. Genotypes “M1 Select”, “Nagara”, “Polish” and “Amuri” were established from rhizomes spaced at 75 cm squares. The effect of four nitrogen rates (0, 40, 80 and 120 kg N ha-1 year-1) was studied on growth and production parameters. The first summer and winter (with minimum temperatures reaching -40 °C) were the most crucial for the establishment of the crop, and any plants that survived that first year have successfully established and regrew every year. Dry matter production generally increased with the level of nitrogen application and ranged between 25-50 Mg ha-1 year-1 in 2014. Genotype “Amuri” was the most productive while “M1 Select” was the least productive. Leaf area index increased with nitrogen application rate and was highest for “Nagara”. Similarly, leaf SPAD absorbance increased with nitrogen levels and was lower in “M1 Select” than the three other genotypes. Our results show the potential of miscanthus production under Canadian conditions with low nitrogen inputs.
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 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 | 0,001 | 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 ».