Adaptation of chickpea to high latitude areas with short growing seasons: biomass and seed yield responses
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to determine plant establishment, biomass and seed yield of chickpea under diverse environmental and crop management conditions. Four cultivars were grown on three types of seedbed using N fertilizer rates of 0, 28, 64, 84, and 112 kg N ha-1 with and without Rhizobium inoculant (GR), at six sites in Saskatchewan, Canada. On average, chickpea grown on fallow seedbed produced the highest straw biomass, 5.8 t ha-1, or 28% greater than chickpea grown on barley stubble and 13% greater than being grown on wheat stubble. Similarly, chickpea grown on fallow produced seed yield of 2.5 t ha-1, 22 and 14% greater than chickpea grown on barley and wheat stubble, respectively. The cultivar CDC-Frontier produced biomass of 7.6 t ha-1, 13% greater than CDC-Xena and 7% greater than Amit and CDC-Anna. Increasing N rates from 0 to 112 kg ha-1 without GR increased biomass production and seed yield in a linear relationship with the slopes being 0.556, 0.475, and 0.089 (t ha-1 per kg of N fertilizer) for biomass produced on barley-, wheat-, and fallow-seedbeds, respectively, and the slopes for seed yield being 0.231, 0.226, and 0.055, respectively. CDC-Frontier produced the greatest biomass and seed yield and was the most stable cultivar across the diverse growing environments, whereas CDC-Xena had the lowest productivity with highest variability. This study showed that there was large variability in primary production of chickpea biomass and seed yield in these high latitude areas, but the variability can be minimized by adopting best management practices such as optimizing seedbed conditions, selecting cultivars with high yield potentials, and use of effective N-fixing inoculants.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».