Yield Responses to Planting Density for US Modern Corn Hybrids: A Synthesis‐Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Identifying an optimal plant density is a critical management decision for corn ( Zea mays L.) production. The main objectives of this study were to: (i) investigate the grain yield responses to plant density (yield–density relationship), (ii) identify best fitted yield–density response curves, and (iii) explore genotype (G) × environment (E) interaction effect on yield–density response models. Analysis was conducted on meta‐data (124,374 observations) gathered from 22 US states and 2 Canadian provinces, diverse sites (E), for years from 2000–2014 on multiple hybrids (G). Yield data were further grouped into four yield environments (low [LY], <7 Mg ha −1 ; medium [MY], 7–10 Mg ha −1 ; high [HY], 10–13 Mg ha −1 ; and very high [VHY], >13 Mg ha −1 yielding groups). Primary outcomes from this analysis were: (1) strong G × E interaction; (2) a quadratic model best fitted yield–density relationship; (3) four contrasting yield–density responses identified as dominant in each yield productivity environment, i.e., a declining, a constant, an increasing, and ever‐increasing type; (4) the yield productivity environment varied for the different corn comparative relative maturity (CRM) groups, i.e., the LY environment for long‐maturing hybrids matched with a MY or HY environment for short maturing hybrids; and (5) maximum yielding plant density (MYPD) was lower but maximum yield was greater for long‐ versus short‐maturing hybrids. In summary, optimal plant density should be decided based on detailed G × E analysis of production conditions that include factors such as CRM, yield productivity environment (weather–soil × management practices), and site information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle