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Enregistrement W2337552209 · doi:10.1139/cjps-2015-0307

Establishing field stands of Russian dandelion (<i>Taraxacum Kok-saghyz</i>) from seed in southern Ontario, Canada

2016· article· en· W2337552209 sur OpenAlexaffvenueabout
Ali Moussavi, S. Zahra H. Cici, C. Loucks, Rene C. Van Acker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationAgronomySeedlingDandelionSeedingLoamMulchEnvironmental scienceBiologyField experimentSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taraxacum Kok-saghyz (L.E. Rodin) (TKS) is a natural source of rubber. There is a rising interest in TKS establishment as a new crop in Ontario. Trials were conducted at Simcoe and Guelph, Ontario between 2013 and 2014 to explore the possibility of establishing TKS plants from seed in fields in Ontario. The effects of seeding depth, watering regimes, polymer, and covering mulch on the recruitment of TKS were explored. It was found that TKS displays very low field recruitment levels regardless of treatment. KNO3 did not have any significant effect on TKS seed germination. Seedling emergence was greatest when seeds were placed on the soil surface and decreased with increasing seeding depth. Two years of field experiments highlighted that TKS seedlings recruit better in moderate conditions when the temperature is optimum for TKS germination (warm but not hot, <25 °C). TKS seedlings recruited better at Simcoe (with a sandy soil type) than at Guelph (with a loamy soil type). Overall, however, field recruitment from seed was low (15% at best) and these results suggest that establishing TKS from seed in Ontario fields remains a challenge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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