Evaluation of Planter Errors Associated with Twin‐Row Soybean Production in Mississippi
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas The number of planter errors is associated with twin‐row planters. Whole planter error reduced soybean yield compared with None on both soil textures. Single and separate planter error did not reduce yield. Replanting a soybean crop for any planter error is not economically beneficial. Twin‐row planting of soybean [ Glycine max (L.) Merr.] has become a popular practice in Mississippi and in much of the midsouthern United States. With the use of twin‐row planters, there is the potential for a number of planter errors. However, there is little information on the effect of twin‐row planter errors on soybean growth, seed yield, and replant decisions. Field experiments were conducted in 2016 and 2017 in Mississippi to evaluate the effects of planter errors for four soybean varieties of different relative maturity groups (4.2, 4.7, 4.9, and 5.4) on soybean seed yield, canopy closure, and replant decisions for two soil textures (clay and sandy loam) commonly used for soybean production in Mississippi. Four planter errors associated with the twin‐row planting system included a control (None) consisting of the full intended stand with two normal twin rows within a bed, one single row from a twin‐row pair missing (Single), one row of a twin row pair missing in two adjacent rows (Separate), and both twin rows within a row missing (Whole). Whole planter error reduced soybean yield compared with None by 11 and 12% on clay and sandy loam soils, respectively. However, Single and Separate planter error did not reduce yield compared with None. Results indicate that it would not be economically beneficial to replant a soybean crop for any planter error at current soybean prices.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».