On-farm seed loss does not differ between windrowed and direct-harvested canola
Notice bibliographique
Résumé
Haile, T. A., Gulden, R. H. and Shirtliffe, S. J. 2014. On-farm seed loss does not differ between windrowed and direct-harvested canola. Can. J. Plant Sci. 94: 785–789. Seed loss in canola (Brassica napus) leads to considerable loss of revenue and dispersal of seeds into the soil seedbank. The resulting volunteer canola can create weed problems in subsequent crops and result in further yield loss. The objective of this study was to quantify and compare canola seed loss and seedbank addition from windrowing and direct-harvesting operations on commercial farms in western Canada. A total of 16 direct-harvested and 19 windrowed canola fields were surveyed in central and southern Saskatchewan during 2010, 2011 and 2012. Shattered seeds from these fields were sampled within 3 wk after harvest of the crop using a vacuum cleaner. There were no differences in seed yield, loss or seedbank addition of canola between windrowing and direct-harvesting operations. There was a difference in 1000-seed weight between the harvest methods and seeds of the direct-harvested canola were larger in size. This may suggest that direct-harvesting can be considered as a viable option to harvest canola in western Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».