Effects of simulated hail damage and foliar-applied recovery treatments on growth and grain yield of wheat, field pea, and dry bean crops
Notice bibliographique
Résumé
Hailstorms can be responsible for significant economic loss to the agricultural sector in Alberta, Canada. Foliar applications of certain fungicides and nutrient blends have been advocated to promote recovery and yield of hail-damaged crops. Proper understanding of different crop and hail-related factors is required for an accurate assessment of hail damage to crops and for evaluations of hail-recovery product claims. This study was undertaken at three locations in Alberta during three growing seasons (2016–2018) to determine the effects of two levels of simulated hail severity at three different crop developmental stages, including the early growth (BBCH 30 for wheat; BBCH 14–16 for pulses), mid-growth (BBCH 39 for wheat; BBCH 60 for pulses), and late growth (BBCH 60 for wheat; BBCH 71 for pulses) stages. Plant growth and yield parameters of wheat (Triticum aestivum L.), field pea (Pisum sativum L.), and dry bean (Phaseolus vulgaris L.) crops were measured. Simulated hail damage led to reductions in height, biomass, NDVI, grain yield, and kernel weight of all three crops. Average yield decreased by 24% and 35% for wheat, 17% and 35% for dry beans, and 37% and 45% for field peas for light and heavy hail severity, respectively. Hail timing was a critical factor influencing the extent of crop damage, with hail damage during the early growth stage leading to a lesser yield reduction compared with hail damage at the mid-growth and late growth stages. Fungicides and nutrient blends applications did not significantly improve crop recovery, grain yield, or kernel weight for any of the crops in this study.
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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) | 0,001 | 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 ».