Canola growth, production and quality are influenced by seed size and seeding rate
Notice bibliographique
Résumé
Canola (Brassica napus L.) is the most widespread profitable cash crop in Canada. In 2014 and 2015, direct-seeded experiments were conducted in 16 western Canada environments. “Small” canola seed (average 3.32–3.44 g 1000−1) was compared to “large” canola seed (average 4.96–5.40 g 1000−1) at five seeding rates (50, 75, 100, 125 or 150 seeds m−2). Large canola seeds increased crop density and crop biomass but decreased plant mortality, days to start of flowering, days to end of flowering, days to maturity, and percent green seed. Seed size did not influence harvested seed weight, seed oil content or seed protein content. Increasing the seeding rate of small seeds improved canola yield, but the same response did not occur for large seeds. Increasing seeding rates also increased crop density, plant mortality, crop biomass, and seed oil content, but decreased days to start of flowering, days to end of flowering, days to maturity, percent green seed, and seed protein content. Seeding rate had no impact on harvested seed weights. Because higher seeding rates often provide some of the same benefits as large seed, canola growers and the seed industry should balance seed size and seeding rate to obtain the best agronomic performance from canola.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».