Seeding rate effect on winter malting barley yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growth in the craft brewing industry has increased the demand for locally sourced malting barley (Hordeum vulgare L.) grain in the Eastern United States. However, most malting barley seeding rate recommendations are from the Northern Great Plains, the Pacific Northwest, and Western Canada. Therefore, seeding rate research was needed in the humid growing environment of the Eastern United States. The objective of this research was to identify the agronomic optimum seeding rate (AOSR) where grain yield is maximized, and identify the seeding rate that met or exceeded grain quality parameters. An experiment with five seeding rate treatments ranging from 1.9 to 6.2 million seeds ha–1 was established at eight site‐years in Ohio. Under normal growing conditions, the AOSR was 3.8–6.2 million seeds ha–1 (average 4.5 million seeds ha–1). When plants experienced winter injury, the AOSR was greater at 5.3–5.4 million seeds ha–1. Grain quality parameters of protein, germination, and deoxynivalenol all tended to improve with increasing seeding rate. Seeding rates of 4.5–4.7 million seeds ha–1 should maximize yield most years while meeting grain quality parameters. However, regions that experience winter temperatures <15°C without snow coverage should increase seeding rates due to increased chance of winter injury reducing plant stand.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».