Effect of Row Spacing and Plant Density on the Yield of Faba bean L. Under Very Differentiated Humidity Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The research covered Polish low-tannin Faba bean ‘Albus’, and its yielding depending on the row spacing and plant density under very different humidity conditions across the research years. The mean multi-year faba bean seed yield was 4.01 t ha-1 and it was most correlated with the total rainfall in August and in June-August. Due to a considerable variation in the total rainfall and air temperature, the faba bean seed yield ranged from 0.69-2.14 t ha-1 in dry years (2018-2019) with high air temperature, from 6.64 to 6.59 ha-1 in humid years (2016-2017) with a considerably higher total rainfall and lower air temperature in June-August. There was no significant effect of the row spacing and plant density on the faba bean yielding, except for a significantly lower seed yield in 2019 following the application of the lowest plant density. Out of all the yield structure components, only the number of pods per plant for 60-75 plants per m2 was significantly lower than for 45 plants. The other yield structure components did not differ significantly due to the factors studied either, except for the LAI, the value of which for a narrow row spacing was significantly higher. There was found a significant correlation between all the plant traits and with the faba bean yield.
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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 ».