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Enregistrement W2339635239 · doi:10.2134/agronj2015.0497

Winter Wheat Cropping System Response to Seed Treatments, Seed Size, and Sowing Density

2016· article· en· W2339635239 sur OpenAlexafffundabout
Brian L. Beres, T. Kelly Turkington, H. R. Kutcher, B. Irvine, Eric N. Johnson, John T. O’Donovan, K. Neil Harker, Christopher B. Holzapfel, Ramona M. Mohr, Gary Peng, Dean Spaner

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAboriginal Affairs Northern Dev CanadaUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésSeedingSowingAgronomySeed treatmentBiologyCropping systemCrop yieldCropGrowing seasonYield (engineering)Germination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor stand establishment resulting in lower yield is a major constraint to expanding winter wheat ( Triticum aestivum L.) across western Canada. To address this issue, we conducted a study totaling 26 site‐years over three growing seasons (2011–2013) to observe crop responses to system manipulations involving seeding rate (200 and 400 seeds m −2 ), seed size as a proxy for plant vigor (light/thin, moderate, heavy/plump), and a dual fungicide/insecticide seed treatment, on crop establishment, yield, and seed quality. Fall and spring plant density was about 10 plants m −2 greater for heavy seed vs. light seed. Seed treatment improved fall and spring plant density slightly more than 10 plants m −2 . The dual seed treatment improved yield and test weight for thin seed size. Hypothesized weakest agronomic systems (low seeding rate and untreated, light seed) that often included the 200 seeds m −2 seeding rate were the poorest performing (suboptimal responses and highly variable) systems; however, a favorable response to seed treatments allowed for partial compensation and grain yield comparable to systems with high seeding rates. Greater instability was generally observed in weak systems irrespective of seed treatment. The economic advantage of the seed treatment was more apparent with thinner winter wheat stands as it resulted in greater gross (CAN+$31 ha −1 ) and net (+$22 ha −1 ) returns. This study reaffirms the importance of a strong and integrated agronomic system and indicates seed treatments can help offset weak systems comprised of poor stand establishment and lower yield performance. Core Ideas Poor stand establishment resulting in lower yield is a major constraint to expanding winter wheat acreage across western Canada. Hypothesized weakest agronomic systems (low seeding rate and untreated, light seed) that often included the 200 seeds m −2 seeding rate were the poorest performing (sub‐optimal responses and highly variable) systems; however, a favorable response to seed treatments allowed for partial compensation and grain yield comparable to systems with high seeding rates. Winter wheat crop establishment and grain yield results indicated that producers that intentionally use low seeding rate should use a dual fungicide/insecticidal seed treatment; however, the inherent variability is not entirely overcome with seed treatment. Inclusion of a dual fungicide/insecticide seed treatment provided the highest gross returns for both levels of sowing density; however, the added input cost of the seed treatment relative to the magnitude of change for grain yield reduced overall net returns at the 400 seeds m −2 seeding rate compared to the check (–$11 ha −1 ). This study reaffirms the importance of a strong and integrated agronomic system and indicates seed treatments can help offset weak systems that tend to have poor stand establishment and lower yield performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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