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Enregistrement W2886688745 · doi:10.1139/cjps-2017-0313

Response of sunflowers (<i>Helianthus annuus</i> L.) to varying seeding rates and nitrogen fertilizer rates in a no-till cropping system in Saskatchewan

2018· article· en· W2886688745 sur OpenAlexaffvenueabout
William E. May, M. Dawson, Caitlyn L. Lyons

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedingSunflowerHelianthus annuusAgronomyCropping systemCultivarFertilizerMathematicsNitrogenCroppingYield (engineering)BiologyEnvironmental scienceCropChemistryAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past, most sunflower research was conducted in tilled cropping systems and was based on wide row configurations established using precision planters. Little agronomic information is available for the no-till systems predominant in Saskatchewan, where crops are typically seeded in narrow rows using an air drill. Two studies were conducted in Saskatchewan to determine the optimum seeding and nitrogen (N) rates for short-season sunflowers in a no-till cropping system. The N rate study used 5 N rates (10, 30, 50, 70, and 90 kg N ha −1 ) with the hybrid 63A21. The seeding rate study used 7 seeding rates (37 000, 49 000, 61 000, 74 000, 86 000, 98 000, and 111 000 seeds ha −1 ) with two cultivars, AC Sierra (open pollinated) and 63A21 (hybrid). There was a linear yield increase as the N rate increased from 10 to 90 kg N ha −1 . Based on the N rates tested in this study and current N fertilizer costs below $1 kg −1 , sunflower yields and gross returns were most favorable at 90 kg N ha −1 . Future N response research with a wider range of N rates is warranted to best determine the optimum N rate. The optimum seeding rate was between 98 000 and 111 000 seeds ha −1 for AC Sierra and between 74 000 and 86 000 seeds ha −1 for 63A21. The optimum plant density, approximately 70 000 to 75 000 plants ha −1 , was similar for both cultivars. These results are higher than the current recommended seeding rates for wide-row precision planting systems in areas with a longer growing season.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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