Planting Date by Maturity Group in Kansas: 2016 Season and Three-Year Summary
Notice bibliographique
Résumé
Optimal planting should be timed to capture a favorable environment (e.g., fall rains and cooler temperatures during grain filling). Five field studies were conducted during the 2014 growing season (Manhattan, Topeka, Ottawa, Parsons, and Hutchinson); five in 2015 (Manhattan, Rossville, Ottawa, Parsons, and Hutchinson); and three in 2016 (Manhattan, Topeka, and Ottawa). This study explores the impact of planting date (early-, mid-, and late-planted) on yield for soybean cultivars from a range of maturity groups (early, medium, and late groups). For 2016, the overall main factor impacting yield across sites was planting date, which increased yields with early-planted soybeans. Based on all 13 sites (2014, 2015, and 2016), maximum soybean yield potential decreased by 0.5 bushels per day of delay on planting date when soybean is planted after April 15. Comparable yield penalties have been documented for other main production regions. In summary, weather patterns dictate soybean yields, especially under dryland conditions. There is no guarantee that any certain planting date will always work out the best when it comes to soybean yields in Kansas.
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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 | 0,001 |
| 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 ».