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Enregistrement W3174111107

Plant spatial arrangement to maximize dry bean (Phaseolus vulgaris L.) yield in Manitoba

2020· dissertation· en· W3174111107 sur OpenAlexaboutno aff
Laura A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhaseolusDry beanYield (engineering)AgronomyHorticultureEnvironmental scienceBiologyMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manitoba accounts for a large proportion of dry bean hectarage in Canada, yet current production recommendations have not been validated for this region. The objective of these experiments was to determine the combinations of row spacing and plant densities in pinto and navy bean varieties that maximize seed yield. Field experiments were conducted at Carman and Portage la Prairie, Manitoba in 2015 and 2016. In each market class, two varieties were planted at row widths of 19, 38, 57, and 76 centimeters. Navy bean seeding densities ranged from 20 - 60 plants m-2 while pinto bean seeding densities ranged from 10 - 50 plants m-2. Planting at narrow row widths of 19 cm significantly increased dry bean seed yield, while increasing plant densities did not influence seed yield consistently in navy and pinto bean. Despite concerns of increased white mould disease pressure with narrow-row plantings, white mould severity was the lowest in beans planted at 19 cm row widths. This may have been due to the increased distance between plants at the same densities within the row in narrow-row compared to wide-row spatial arrangements. White mould severity increased significantly with greater seeding densities and type I growth habits. Further research is needed to explore the plant density-yield relationship in dry bean in Manitoba and the influence root rot diseases may have on this relationship. While narrow-row dry bean production has been proven to result in increased yields, there are other barriers preventing producers from adopting this system. Exploring producer constraints may increase adoption and improve production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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