Feasibility of a wider row spacing and recommended nitrogen in no‐till wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The optimal row spacing aims to maximize profitability by balancing the reduction in production costs from a wider row spacing against a potential decline in yield and increased weed pressure. A wider row spacing should increase area seeded per day, improve residue flow around seeder openers and the success of seeding between stubble rows. This study investigated the feasibility of a wider row spacing by studying the effects of row spacing (25, 30, 35, 40 cm) and N fertilizer rates (20, 40, 80, 120, 160 kg N ha −1 ) on development, yield, and quality of spring wheat ( Triticum aestivum L.). The study was a two factorial in randomized complete block design. The experiment was conducted at Indian Head, SK, from 2013 to 2016. Row spacing affected plant, head, and seed density; however, the effects were generally inconsistent. One exception was biomass, which decreased as the row spacing increased in 3 of the 4 yr. Grain yield declined in 1 of the 4 yr, with the largest portion of the decrease occurring as the row spacing increased from 30 to 40 cm. As expected, increasing N rates produced greater grain yield, biomass, and grain protein. In conclusion, this study found that in most years the row spacing can be widened past 30 cm without a negative impact on grain yield in a no‐till cropping system. However, to determine the probability of a grain yield decrease as row spacing is increased, a larger study over a wider geographic region is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».