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Enregistrement W3007210476 · doi:10.1002/csc2.20141

First versus last born: Flowers, pods, and yield formation in no‐tillage lentil

2020· article· en· W3007210476 sur OpenAlexafffundabout
Rosalind Bueckert, Hossein Zakeri, Janet Pritchard, G. P. Lafond

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésPoint of deliveryBiologyCultivarAgronomyTillageMoisture stressCropMicrobial inoculantHorticultureRacemeInoculationInflorescenceWater content

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lentil (Lens culinaris Medik.) is a grain legume crop grown under no‐tillage (NT) management and rhizobia inoculation in the northern Great Plains. Our goal was to characterize pod growth characteristics to understand yield formation in North American short‐season cultivars. Objectives were to compare pods on nodes during early and late reproductive growth through flower and pod number, pod setting percentage, pod growth rate, effective pod‐filling period, and final pod size, and to test if N fertility could increase pod numbers and pod growth under NT management. Two field experiments, Study 1 and Study 2, were conducted at Saskatoon and Indian Head, SK, in western Canada. For Study 1, cultivar CDC Sedley was treated with 0–60 kg N ha−1 on long‐term NT fields for 3 yr (2006–2008). For Study 2, eight cultivars from three maturity classes were grown under control, inoculant, and N fertilizer regimes under NT at Saskatoon (2006 and 2007). Lentil set more yield in early‐flowering nodes via flower number, with 2.6 flowers node−1. Late nodes had fewer (2.1) flowers but the same pod setting percentage of 80% for CDC Sedley, and a lower percentage across eight cultivars. Late nodes produced pods with greater growth rates and shorter filling times, resulting in fewer but similar sized pods. The largest pods were found on nodes with fewer flowers and when moisture was adequate during filling. Drought stress in 2007 occurred and lowered pod setting to 60% and shortened the effective pod‐filling period during late reproductive drought. During the two wet years, higher N rates increased late‐season pod growth rate, but not flower numbers. An increase in late node and flower production may further improve yield, particularly in large‐seeded cultivars.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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