Evaluation of simulated hail damage on seed yield and agronomic traits in canola (<i>Brassica napus</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Natural hail can cause significant damage on seed yield and yield contributing traits of canola (Brassica napus L.). Hail damage can be assessed by (i) type of damage such as stand reduction, stem cut-off, and leaf defoliation, (ii) level of damage, and (iii) plant growth stage. In this research, a simulated hail study was performed by applying nonuniform stand reduction treatments on canola grown in North Dakota, USA, over 5 site-years, in 2017 and 2018. The experiment was a randomized complete block design 4 × 5 factorial arrangement with four growth stages, rosette, bolting, 50%, and 90% flowering, when five stand reduction treatments were applied at 0 (control), 25%, 50%, 75%, and 90%. Growth stage and stand reduction were significant for seed yield where yield decreased as stage of treatment progressed and level of stand reduction increased. Regression equations were developed to estimate the seed yield reduction at each growth stage as stand reduction increased. Stand reduction also affected other traits where plant height was reduced as stand reduction increased, whereas 1000-seed weight, primary branches plant−1, secondary branches plant−1, pods plant−1, seed yield plant−1, plant biomass plant−1, and harvest index plant−1 increased as stand reduction increased. As growth stage progressed the number of primary branches plant−1, secondary branches plant−1, pods plant−1, and harvest index plant−1 decreased, whereas 1000-seed weight increased. The findings of differential yield losses by stand reduction will help producers and crop adjusters to assess the severity of hail damage in canola.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».