Forage yield trend of alfalfa cultivars in the Canadian prairies and its relation to environmental factors and harvest management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alfalfa ( Medicago sativa L.) is one of the most important forage crops in the world. The objectives of this study were to assess alfalfa yield improvement in the Canadian prairies, and determine critical climatic factors influencing alfalfa yield in different soil zones. Forage yield data of alfalfa cultivars tested from 1997 to 2011 in the Western Forage Variety Testing System were used for the analysis. There was no significant trend of alfalfa yield increase in western Canada except at Saskatoon, SK. Regrowth yield of alfalfa cultivars released from 2000 to 2011, however, showed a significant ( p ≤ 0.05) increase under irrigation. Based on structural equation modelling ( SEM ), at rain‐fed sites, precipitation from April to June was the most important driver for the farm hay yield (1st‐cut). Forage yield of alfalfa, however, was not associated with winter extreme temperatures, or number of days with freeze‐thaw temperatures in April. Alfalfa yields were greatest under a 3‐cut than 1‐ or 2‐cut systems in the first production year, but this difference declined as stands became older. Alfalfa stands that were harvested more frequently were less responsive to growing season rain, but responded more strongly to increased snow cover, which may indicate reduced growth and less winder hardiness. At the irrigated sites, 1st‐cut forage yield increased with accumulated temperatures above 5°C from April to June. Development of alfalfa cultivars with tolerance to early season drought and improved regrowth, without reducing winter hardiness, would be necessary to stabilize alfalfa production under changing climate in the Canadian prairies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».