Yield Response to Early Defoliation in Spring‐Planted Canola
Notice bibliographique
Résumé
Canola (Brassica napus L.) is a high‐value summer annual crop grown in the northern Great Plains of Canada and the United States. During the early stages of its life, the crop may lose leaf area as a result of spring hail storms, frost, herbicides, animal grazing, and insects. However, little information is available on the effect of defoliation during vegetative growth on yield for spring‐planted canola. To address this gap, a five site‐year study was conducted in central Saskatchewan, Canada, to test canola recovery from partial (50%) or full (100%) defoliation at five stages before flowering (2‐, 4‐, 6‐, 8‐, and 10‐leaf stages). Partially defoliated canola plots yielded, on average, 92% of untreated control plots, while fully defoliated canola yielded 75% of controls. The yield response to defoliation timings varied; in one site‐year yield loss was minimized with earlier timings, while in the remaining site‐years, seed yield response was inconsistent or unrelated to timing. Our study shows that partial or full defoliation of summer‐cropped canola at any point during vegetative growth is likely to cause a yield loss. However the crop's substantial compensation for loss of foliage means that reseeding is rarely profitable.
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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 ».