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Enregistrement W4214914606 · doi:10.1139/cjps-2021-0235

A comparison of soybean maturity groups for phenology, seed yield, and seed quality components between eastern Ontario and southern Manitoba

2022· article· en· W4214914606 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nathaniel W. W. Ort, Malcolm J. Morrison, Elroy R. Cober, Darryl J. McAndrew, Yvonne Lawley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research Foundation
Mots-clésPhenologyBiologyCultivarYield (engineering)photoperiodismAgronomyPrecipitationGrowing degree-dayVegetative reproductionHorticultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expansion of soybean [ Glycine max (L.) Merr.] production onto the Canadian Prairies has resulted in new environmental constraints that affect soybean phenology, seed yield, and seed quality. This study examined these factors for 10 soybean cultivars differing in maturity group (MG) rating from 000.9 to 1.3 in southern Manitoba (MB) and eastern Ontario (ON). Detailed climate and phenological data collected at both locations were used to explore the environmental factors and differences in measurements among MG and between locations. In MB, more time was spent in vegetative growth and less time developing flowers and seeds than in ON. The longer vegetative growth stage in MB resulted in more leaves produced on the main stem at flowering than in ON. The leaf appearance rate was consistent between locations and the rate of phenological development in the vegetative stage was greater in ON because of its warmer mean temperature and shorter photoperiod. In MB, seed yield was positively correlated with precipitation in all growth stages and had a strong correlation with precipitation during reproductive development. In ON, increasingly warmer temperatures during reproductive development had the greatest influence on seed yield, particularly in the seed development stage. This study is a baseline for soybean phenology, seed yield, and seed quality components for early MG and will aid in the optimization of soybean breeding and production in the Canadian Prairies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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