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Enregistrement W2734772861 · doi:10.1016/s2095-3119(16)61562-9

Comparison of yield traits in rice among three mechanized planting methods in a rice-wheat rotation system

2017· article· en· W2734772861 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Agriculture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanicleTransplantingAgronomySeedlingSowingJaponica riceHectareCultivarBiologyJaponicaYield (engineering)Oryza sativaMathematicsAgricultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the differences in yield traits of rice among pothole seedling of mechanical transplanting (PSMT), carpet seedling of mechanical transplanting (CSMT) and mechanical direct seeding (MDS) is of great importance not only for rice scientists but also for rice farmers to develop a high-yield production system under mechanical conditions in a rice-wheat rotation system. However, such traits are yet to be studied among rice varieties of japonica-indica hybrid rice (JIHR), japonica conventional rice (JCR) and indica hybrid rice (IHR). Field experiments were conducted in 2014 and 2015, where six cultivars of the three rice types JIHR, JCR and IHR were grown individually with PSMT, CSMT and MDS methods, under respective managements for each method to achieve the maximum attainable yield. Results showed that (i) the PSMT significantly increased grain yield of JIHR by 22.0 and 7.1%, of JCR by 15.6 and 3.7% and of IHR by 22.5 and 7.4%, compared to MDS and CSMT on average across the two years, respectively. The highest yield was produced by the combination of JIHR and PSMT; (ii) high yield under PSMT was mainly attributed to large sink capacity and high-efficient dry matter accumulation. With sufficient panicles per hectare, the increase of spikelet number per panicle, especially the increase in spikelet number of the secondary rachis-branches was determined to be the optimal approach for developing a large sink capacity for rice under PSMT. The optimal tillers development, large leaf area index at heading stage, and high leaf area duration, crop growth rate and net assimilation rate during grain-filling phase could be the cause of sufficient dry matter accumulation for rice under PSMT; (iii) moreover, the PSMT favored plant growth as well as enriched the stems plus sheaths during grain-filling phase, as compared with CSMT and MDS. These results suggest that PSMT may be an alternative approach to increasing grain yield in a rice-wheat rotation system in the lower reaches of the Yangtze River in China.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle