Altering the competitiveness of tame oat (<i>Avena sativa</i> L.) versus wild oat (<i>Avena fatua</i> L.) with phosphorus and seeding rate
Notice bibliographique
Résumé
Currently, no in-crop herbicide is registered to control wild oat (Avena fatua L.) in tame oat (Avena sativa L.). Wild oat must be controlled in tame oat using other agronomic practices. The objective of this research was to determine if side-banded phosphorus (P) in combination with seeding rate would increase the competitiveness of tame oat with wild oat, increasing yield and quality. An experiment was conducted from 2003–2005 at Indian Head, SK. The experimental design was a strip-plot design with four replications. The strips were low and high wild oat density. A two-way factorial, seeding rate (150, 250, 350, and 450 plants m −2 ), and P rate (0, 15, and 30 kg P 2 O 5 ha −1 ) were seeded across the strips. Phosphorus affected seed density, grain yield, oat biomass, and wild oat fecundity. Seeding rate affected most of the measured variables and interacted with wild oat and year. The application of P increased the competiveness of oat by increasing crop biomass by 7.6% and grain yield by 3.4% and decreasing wild oat seed from 1.26% to 0.76% in the harvested grain. Wild oat decreased grain yield by 23% in 2003, 4.4% in 2004, and 11% in 2005. Increasing the seeding rate increased grain yield by 5% when wild oat was present. Wild oat did not interfere with the uptake of side-banded P. Producers need to use both P fertilization and higher seeding rates to improve the competitiveness of tame oat and the management of wild oat in tame oat.
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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 | 0,001 | 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 ».