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Enregistrement W4377861692 · doi:10.1016/j.jia.2023.05.034

The first factor affecting dryland winter wheat grain yield under various mulching measures: Spike number

2023· article· en· W4377861692 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Agriculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMulchStrawAgronomySowingYield (engineering)Water contentMoistureSoil waterEnvironmental scienceField experimentCrop yieldAnimal scienceChemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is the key factor limiting dryland wheat grain yield. Mulching affects crop yield and yield components through affecting soil moisture. Further research is needed to determine the factors relationships between yield components and soil moisture with yield and identify the most important factors affecting grain yield under mulching measures. Long term 9-year field experiment in the Loess Plateau of Northwest China was carried out with a total of three treatments: no mulch (CK), plastic mulch (MP) and straw mulch (MS). Yield factors and soil moisture was measured, and relationships between them was explored by correlation analysis, structural equation model and significance analysis. The results showed that compared with CK, the average grain yield of MP and MS increased by 13.0 and 10.6%, respectively. The average annual grain yield of MP treatment was 134 kg ha-1 higher than the MS treatment. There was no significant difference in yield components among the three treatments (P<0.05). Soil water storage of MS treatment was greater than the MP treatment, although the differences were not statistically significant. Soil water storage during the summer fallow period (SWSSF) and soil water storage before sowing (SWSS) of MS were significantly higher than CK, which increased by 38.5 and 13.6%, respectively. The relationship between MP and CK was not statistically significant for SWSSF, but SWSS in MP was significantly higher than CK. In terms of soil water storage after harvest (SWSH) and water consumption in the growth period (ET), there were no significant differences among the three treatments. Based on the three analysis methods, we found that spike number and ET were positively correlated with grain yield. However, the relative importance of spike number to yield was the greatest in the MP and MS treatments, while that of ET was the greatest in CK. Sufficient SWSSF could indirectly increase spike number and ET in the three treatments. Mulch can improve yield and soil water storage. The most important factor affecting grain yield of dryland wheat was spike number under mulching, and ET in no mulch. The findings may help to understand the main factor to influence dryland wheat grain yield under mulching measures compared to no mulch.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,525

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,226 · 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