Biomass Yield of Switchgrass Cultivars under High‐ versus Low‐Input Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Switchgrass ( Panicum virgatum L.) is undergoing development as a biomass crop to support conversion of cellulosic biomass to energy. To avoid the competition of biomass with food or feed crops, most commercialization proposals suggest that switchgrass should be grown exclusively on marginal lands that are not fit for food or feed production. The objective of this study was to investigate the potential for cultivar × environment interactions that would affect the methods and approaches for breeding and evaluating switchgrass cultivars, including both upland and lowland types, for high‐input versus low‐input types of environments. Biomass yield was measured on 14 cultivars that were present in 28 replicated field experiments representing seven regions, ranging from 75 to 100° W and spanning USDA Hardiness Zones 4 through 7. Region was the most important environmental factor interacting with cultivars, supporting the idea that the north‐central and northeastern United States should have independent switchgrass breeding programs. Cultivars interacted with soil phosphorus concentration in New Jersey and with depth of the A and B horizons in New York and showed mild interactions with rate of nitrogen fertilizer at several locations. Cultivar rank correlation coefficients between the two rates of nitrogen fertilization (100 vs. 0 kg N ha −1 ) ranged from 0.23 to 0.88, suggesting a possible benefit to breeding and selection without applied nitrogen fertilizer.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».