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Enregistrement W2951702403 · doi:10.1139/cjps-2019-0016

Westward expansion of soybean: adaptability of maturity group 00 genotypes to row spacing and seeding density under irrigation in southern Alberta

2019· article· en· W2951702403 sur OpenAlexaffvenueabout
Tram T.N. Thai, Francis J. Larney, James E. Thomas, Manjula Bandara, D. Pauly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationAgronomyMaturity (psychological)SeedingSowingPoint of deliveryBiologyGrain yieldYield (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean [Glycine max (L.) Merr.] production has moved rapidly westward on the Canadian prairies, most recently arriving in southern Alberta. Adjusting row spacing (RS) and seeding density (SD) to maximize soybean productivity is well-documented for rainfed conditions but not where irrigation is obligatory. A 3 yr study was conducted at two irrigated locations in southern Alberta using two early-maturity [maturity group 00] soybean genotypes planted at two RSs and three SDs. Soybean reached 95% maturity in 114–132 d and only one of six growing environments experienced a killing frost prior to maturity. Wide rows led to 1 d earlier maturity for one genotype in all six environments and increased grain yield (5%–20%) in four out of six environments compared with narrow rows. Increasing SD from 30 to 80 seeds m −2 generally led to increased pod clearance (from 5.0 to 8.4 cm in one environment) and grain (mean increase of 33%, from 2100 to 2800 kg ha −1 ) and straw yield, but decreased seeds plant −1 (from 94 to 46). Notwithstanding 9% lower cumulative corn heat units during the study, and an average 5 d longer maturity requirement at Lethbridge, soybean performance was equal to Bow Island in many parameters including grain yield. Our findings will help develop recommendations for new soybean growers in the irrigated region of southern Alberta.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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