Graphic Analysis of Genotype, Environment, Nitrogen Fertilizer, and Their Interactions on Spring Wheat Yield
Notice bibliographique
Résumé
Interest in growing hard red spring wheat (Triticum aestivum L.) in eastern Canada is increasing due to its potential returns relative to other small‐grain cereals and oilseed crops. The objectives of this study were to determine the effects of year, site, genotype, N application, and their interactions on the yield of hard red spring wheat (HRSW) and to demonstrate the application of the recently developed biplot methodology in visualizing agronomic research data. Ten HRSW cultivars were grown in five locations across three provinces from 1998 to 2000, constituting a total of 11 year–site combinations. In each environment, four levels of fertilizer N (50, 100, 150, and 200 kg ha−1) were applied. The N main effect, N × environment interaction, and N × genotype interaction were not significant. However, biplot analysis did reveal crossover N × environment interactions: Although higher N rates generally led to higher yield, the opposite was true in some environments. This was attributed to heavy Fusarium head blight (Fusarium graminearum Schwabe) and/or foliar diseases in these environments, which was exacerbated by higher N rates. The strong genotype × environment interactions were mainly associated with two cultivars that yielded well in most environments but very poorly in two environments in which Fusarium head blight was severe. This study thus highlighted the importance of Fusarium head blight resistance in HRSW production in eastern Canada. An environment × factor biplot was described for the first time, which was highly effective in revealing the interrelationship among environmental factors and in revealing the weather and soil patterns of the environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».