The performance of spring wheat cultivar mixtures under conventional and organic management in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wheat (Triticum aestivum L.) cultivar mixtures may stabilize yield across environments, control air‐borne diseases, and manage pest populations in both conventional and organically managed systems. The objective of this study was to evaluate agronomic and end‐use quality characteristics of wheat cultivar mixtures. Five Canada Western Red Spring wheat cultivars (‘Go Early’, ‘Carberry’, ‘Glenn’, ‘CDC Titanium’, and ‘Lillian’) differing in agronomic and quality traits were selected to compose 20 possible two‐way and three‐way combinations. Field experiments were conducted in four conventional and two organic environments in Alberta and Saskatchewan, Canada in 2016 and 2017. Wheat cultivar mixtures out‐yielded their mid‐component averages in both conventional and organic environments. Averaged across locations, two mixtures, Glenn–Lillian and Go Early–Glenn–Lillian, significantly out‐yielded their mid‐components. The overall yield increase ranged from 3.3 to 14.1%, with a mean of 0.18 Mg ha–1 over different environments. Grain yield was negatively correlated with protein content (r = –.53) and falling number was negatively correlated with sedimentation volume (r = –.66) in conventional systems. Protein content was positively correlated with falling number in both conventional (r = .60) and organic (r = .40) systems. Days to maturity was positively correlated with yield (r = .40) and sedimentation volume (r = .40), but negatively correlated with falling number (r = –.80) in organic system. Sole cultivars were more stable under conventional, and mixtures were more stable under organic management. Our results suggest that wheat cultivar mixtures may provide yield advantage under abiotic stresses in conventional, whereas superior yield and grain quality in organic management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».