Effects of Sowing Time and Growing Density on Agronomic Traits, Grain Yield, and Grain Quality of Waxy Sorghum Cultivar Hongliangfeng 1
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the effects of sowing time and growing density on the yield and quality of grain in waxy sorghum (Sorghum bicolor L. Moench). The main plots were two sowing time: early sowing (5 April) and late sowing (20 April), and the subplots were three growing densities: 0.8 × 105, 1.1 × 105, and 1.4 × 105 plants/ha. Results showed that sowing time and growing density had significant effects on grain yield and grain quality of waxy sorghum cultivar Hongliangfeng 1. Grain yield, plant height, spike length, culm diameter, grain number per spike, grain weight per plant, 1000-grain weight, protein content, starch content, and amylopectin content were reduced by a delay of sowing time, while the tannin content and amylose content were increased by a delay of sowing time. Grain yield, plant height, spike length, culm diameter, grain number per spike, grain weight per plant, 1000-grain weight, protein content, starch content, and amylopectin content increased and then decreased with the increase of growing density, while the tannin content and amylose content decreased and then increased with the increase of growing density. These results hinted that appropriate sowing time and growing density are key cultivation measures to ensure high yield and good quality in waxy sorghum production.
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 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 ».