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Enregistrement W2797963043 · doi:10.7939/r3319sg86

Advanced agronomic practices to maximize feed barley (Hordeum vulgare L.) yield, quality, and standability in Alberta environments

2017· article· en· W2797963043 sur OpenAlexaboutno aff
L. A. Perrott

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHordeum vulgareYield (engineering)AgronomyQuality (philosophy)Environmental scienceAgricultural engineeringBiologyPoaceaeEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The grain yields of feed barley (Hordeum vulgare L.) have increased at a slower rate than the yields of other major crops in Alberta, and seeded barley acres have declined over the past 20 years. Agronomic management and cultivar specific responses to management may provide solutions to increase grain yields and address production constraints such as lodging and quality limitations. Field experiments were conducted in 2014, 2015, and 2016 at four rainfed and one irrigated site in Alberta to evaluate the effects of seeding rate, post-emergence N, the plant growth regulator chlormequat chloride (CCC), and foliar fungicides on feed barley production. A separate field experiment was conducted to evaluate the effect of an advanced agronomic management package comprised of post-emergence N, CCC, and dual foliar fungicide on 10 feed barley cultivars. The largest yield increases (up to 19%) occurred when post-emergence N was applied in irrigated or high precipitation conditions and when levels of N applied at seeding were relatively low. Foliar fungicides resulted in small (3%) yield increases in the low disease pressures encountered in the study. Some agronomic and yield responses to dual fungicide and CCC depended on seeding rate. Chlormequat chloride did not markedly reduce height and lodging. Genetic lodging resistance was the best tool for lodging reduction in the study. Advanced agronomic management increased grain yield by 9.3% across all cultivars that all responded similarly. The highest yielding and quality cultivars were two-row. Of concern, recently registered cultivars (2008-2013) demonstrated static or negative yield gains compared with cultivars registered up to 13 years prior (2000). The 9.3% yield increase from advanced management was three times larger than the genetic yield gains observed across 10 cultivars registered between 2000 and 2013.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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