Frost seeding increases spring cereal yield
Notice bibliographique
Résumé
Short growing season and mid-summer heat and drought are limiting factors for spring cereal production in Canada, suggesting that higher and more stable yields may be possible if the seeding date occurred earlier in the spring. Field trials were conducted in southern Ontario in 2003 and 2004 to compare development and yield potential of frost (early April) and conventional (late April–early May) seeded hard red spring wheat (Triticum aestivum L.), spring barley (Hordeum vulgare L.), and oat (Avena sativa L.) established using commercially available no-till planting equipment. Frost seeding had lower plant populations than conventional seeding, with pre-tillering plant population reductions for frost seeding averaging 44 plants m−2 (12%) for wheat and 27 plants m−2 (10%) for oats. In spite of lower plant population, frost seeding yields were higher than conventional seeding, with yield increases averaging 0.66 Mg ha−1 (24%) for wheat, 0.72 Mg ha−1 (20%) for oats, and 0.36 Mg ha−1 (11%, 2004 only) for barley. Frost seeded cereals had earlier occurrence of key phenological stages with average heading dates for frost seeded wheat and barley occurring 5 d earlier. Frost seeded cereals also had a longer vegetative period, which, along with earlier heading dates, contributed to increased yields for frost seeded cereals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».