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Enregistrement W2962746393 · doi:10.1139/cjps-2018-0317

Agronomic practices for red lentil in Alberta

2019· article· en· W2962746393 sur OpenAlexafffundvenueabout
R. Bowness, Mark A. Olson, D. Pauly, Ross H. McKenzie, Casey W. Hoy, K. S. Gill, E. Bremer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackaySheridan CollegeAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesAlberta Pulse Growers CommissionAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésCultivarAgronomyYield (engineering)ProductivityFertilizerBiologyRhizobiaSeedingAgricultureEcologyNitrogen fixation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lentil was seldom grown in Alberta prior to 2015 due to the lack of demonstrated ability to achieve adequate yields, even though it was potentially well adapted to most agricultural regions within the province. We conducted field trials at five locations for 4 yr to determine potential productivity and optimum seeding rate, N management, and imidazolinone herbicide formulation for two imidazolinone-resistant red lentil cultivars across a broad geographic region in Alberta. Over the 4 yr of this study (2012–2015), the average yield potential of lentil ranged from 3000 to 3700 kg ha−1 at five locations. Maximum yield was consistently obtained when plant density exceeded 90 plants m−2. Lentil yield was not influenced by rhizobia inoculation, N fertilizer rate, or their interaction. Application of imidazolinone-based herbicide did not impact yield or nodulation of the lentil cultivars used in this study. High productivity of two imidazolinone-resistant red lentil cultivars was attainable over a broad geographic region in 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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