Optimizing Seeding Dates and Rates for Canola Production in the Humid Eastern Canadian Agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Optimum seeding date (OSD) and seeding rate is an important management practice to improve the performance of canola ( Brassica napus L.) production. A field study was conducted to investigate the influence of seeding date and rate on plant stand count, yield components, yield, and seed oil and protein concentrations, and to develop a location‐sensitive model for estimating OSD for maximizing canola yield. The factorial experiment of three seeding dates (early, intermediate, and late) and three seeding rates (2.5, 5.0, and 7.5 kg ha −1 ) was performed in 2011 and 2012 at seven locations across eastern Canada. An independent dataset from an additional 2‐yr field experiment at the Ottawa site was used for model verification. Our data showed that seed yield, seed oil, and pod number per plant were significantly affected by seeding date and seeding rate. The greatest yield and seed oil concentration were obtained with the early seeding in most site‐years. The OSD was a quadratic function of the long‐term (30 yr) average daily minimum air temperature ( T min ) in April and May with R 2 = 0.98, P < 0.01 and SE = 2.6 d. Increasing seeding rate from 2.5 to 5.0 kg ha −1 increased seed yield for early‐seeded canola in most site‐years but the yield did not increase with further increases in seeding rate. Early seeding at 5.0 kg ha −1 is therefore recommended as the optimum seeding rate across eastern Canada. Quantitative relationship between optimum seeding date and mean minimum temperature in April and May. A regression model to predict optimum seeding date for spring canola. A suitable seeding rate for canola production in eastern Canada. The impact of seeding date on canola seed oil and protein concentration. Canola yield and yield components as affected by seeding date and rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».