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Enregistrement W2946613651 · doi:10.1016/j.fcr.2019.05.015

Potential yield benefits from increased vernalisation requirement of canola in Southern Australia

2019· article· en· W2946613651 sur OpenAlexfundno aff
Brendan Christy, Jens Berger, Heping Zhang, Penny Riffkin, Angela Merry, Anna Weeks, Terry McLean, Garry J. O’Leary

Notice bibliographique

RevueField Crops Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTasmanian Institute of AgricultureGrains Research and Development CorporationDepartment of Jobs, Precincts and RegionsMcMaster University
Mots-clésCanolaAgronomyCultivarCroppingBiologyPhenologyCropSpring (device)RapeseedBrassicaEnvironmental scienceEngineeringEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long season, winter-type canola cultivars have the potential for significantly higher yields than short-season, spring-type canola, yet until recently, breeding of new canola cultivars in Australia has focussed on spring-type canola. This has been to accommodate the typically drier, warmer conditions across the Australian cropping belt where long-season varieties do not perform well due to delayed flowering and risk of water-stress during grain fill. However, as cropping continues to expand into the Australian High Rainfall Zone (500–900 mm, HRZ), breeders have become increasingly interested in developing winter-spring crosses (not yet commercially available) which have an intermediate phenology between that of a spring and winter-type canola. As the vernalisation requirement for these crosses is lower than winter-type canola, the areas where such cultivars can be grown profitably in Australia is potentially much wider than for winter-type canola. Field experimentation and crop simulation studies across the potential cropping region of southern Australia were used to determine the yield potential of these winter-spring canola crosses compared with currently available spring-type and winter-type cultivars. Our analysis showed that the four winter-spring crosses evaluated had a range of vernalisation requirements which were between the small requirements of spring-types and the large requirement of winter-types. In this study the Catchment Analysis Tool (CAT) spatial modelling framework was used to determine the expected canola yields of four cultivars across the entire cropping region of southern Australia. These cultivars were the spring-type 45Y88CL, winter-type Hyola® 970CL and two winter-spring crosses K50057 and K50058 with vernalisation requirements at the higher end and the lower end of the range of winter-spring crosses, respectively. The potential benefit of some increase in the vernalisation requirement, based on the area currently sown to canola, was an additional 381 M tonnes per year (based on 50-year average) of canola, if K50058 was sown in areas where it proved superior to 45Y88CL. At the 5-year average canola price of $486 t−1, this would provide an additional AUD 185 Mil/annum for the industry. In general, the modelled yield advantage from canola cultivars with increased vernalisation requirement was greater in the areas of southern Australia that had milder climates and higher rainfall. The value to the Australian canola industry of substituting spring cultivars (e.g. 45Y88CL) with winter x spring (K50057) or winter (Hyola970CL) cultivars where they had a yield advantage, was AUD 82.8 M and AUD 29.2 M, respectively.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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