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Enregistrement W4389987189 · doi:10.1139/cjps-2023-0124

Seeding rate and sulfur drive field pea yields in the Maritime region of Canada

2023· article· en· W4389987189 sur OpenAlexaffvenueabout
Aaron Mills, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedingAgronomyCroppingField peaFertilizerNitrogenField experimentPopulationYield (engineering)Temperate climateBiologyEnvironmental scienceCropHorticultureAgricultureChemistryBotanyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inclusion of pulse crops in Canadian rotations has the potential to improve cropping system efficiencies, reduce the overall amount of applied nitrogen, provide economic opportunities for producers, and reduce the overall carbon footprint of the cropping system. Although primarily grown in western Canada, many pulse species—field pea in particular, are well suited to temperate growing conditions in the Maritime region of Canada. A study was conducted over 2 years at Harrington, Prince Edward Island, and consisted of four field pea varieties including two yellow varieties (AAC Lacombe and CDC Saffron) and two green varieties (CDC Limerick and CDC Raezer) planted at three plant population densities: 75, 100, and 125 plants m −2 . The study also measured the effects of nitrogen fertilizer applied pre-plant (0 kg ha −1 vs. 15 kg ha −1 ) and applied plant available sulfur (0 kg ha −1 vs. 25 kg ha −1 ). Overall, yellow pea varieties were higher yielding than green pea varieties, and there was a linear increase in yield with increased seeding rate. There were no significant effects of pre-plant nitrogen fertilizer on yield, although it did slightly increase seed protein. Applied sulfur had a positive effect on yield and a slightly negative effect on thousand seed weight. This experiment provides a recommendation for the optimal seeding rate (100 plants m −2 ) and fertility recommendations to achieve profitable yields growing field pea in the Maritime region of Canada.

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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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