How do roll timing and seeding rate affect lentil yields?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lentil (Lens culinaris Medik.) production has increased exponentially in Montana in the last two decades. However, there are important gaps in knowledge on best management practices for lentil. Agronomic recommendations are based on performance of old cultivars outside of the area for seeding rate, and on anecdotal evidence for proper roll timing, particularly since the widespread adoption of no‐till farming. Replicated field experiments were conducted at three sites during the 2019, 2020, and 2021 growing seasons in Montana to determine the impacts of roll timing and seeding rate on lentil yield and identify best practices. Overall, rolling at emergence and at the 10‐leaf stage decreased yields by 5% and 8%, respectively, but rolling just after planting or at the early vegetative stage (two‐ to four‐leaf stage) did not decrease yields. Higher yields were achieved at higher seeding rates, with yields increasing between 6 and 52 lb ac−1 for each additional plant established per square foot, but emergence rates were variable and relatively low, so a higher seeding rate may be necessary to achieve plant densities above 12 plants ft−2 in this region. In five out of nine site years, the largest partial economic returns were achieved with 22.5 or 30 live seeds ft−2 seeding rate, corresponding to achieved plant densities of 12 to 16 plants ft−2. It was generally economical to increase seeding rate from 15 to 22.5 live seeds ft−2, thus increasing average achieved plant density from 8 to 13 plants ft−2, except when seed costs were high (>$0.45 lb−1) combined with low market prices (< $0.20 lb−1).
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».