Learning to balance wheat G × E × M interactions in response to a changing climate—The case for ultra‐early planting systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reported global reductions in cereal grain yields due to increased global average temperature combined with increasing global populations peaking near 2050 create an immediate need to increase cereal grain yield potential and reduce the yield gap between realized on‐farm grain yield and potential yield. The development of an ultra‐early planting system for spring wheat (Triticum aestivum L.) on the northern Great Plains can increase the resiliency of current growing systems to a changing climate. This was achieved through the development of a unique set of practices designed to successfully shift current wheat production systems to ultra‐early growing systems. Ultra‐early‐planted wheat‐growing systems on the northern Great Plains will provide immediate benefits to the adopting producer in the form of increased grain yield and increased grain yield stability relative to current practices. As global average temperatures warm, and atmospheric CO2 concentrations increase, the northern Great Plains region is in a unique position to potentially realize grain yield increases rather than temperature‐driven grain yield decreases. Shifting planting earlier and taking advantage of increased growing degree day accumulation and water use efficiencies while avoiding higher temperatures during sensitive physiological periods are tactics implemented in ultra‐early growing systems that will increase in importance and relevance in the next three decades as average daily temperatures increase.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».