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Enregistrement W4401381936 · doi:10.1139/cjps-2023-0163

Relationship of seeding rate to biological nitrogen fixation and seed production of red clover in Saskatchewan

2024· article· en· W4401381936 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dan Malamura, Bill Biligetu, Sean M. Prager

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGovernment of Saskatchewan
Mots-clésSeedingAgronomyRed CloverBiologyNitrogen fixationFixation (population genetics)NitrogenChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Saskatchewan, red clover ( Trifolium pratense L.) is often grown for seed production. However, there is no recognized or data supported seeding rate for seed production of red clover in Saskatchwan. The objectives of this study were to identify an optimal seeding rate for seed production and biological nitrogen fixation (BNF) and to examine their relationships under semi-arid conditions. This experiment was conducted under field conditions using six different seeding rates (0.5, 2.5, 4.5, 6.5, 8.5, and 10.5 kg ha−1) at Melfort and Clavet, SK in 2018 and 2019, and seed yield, biomass, plant density, and BNF were measured. In our study, red clover was able to compensate for the range of seeding rates between 2.5 and 10.5 kg ha−1 without seed yield loss and BNF reduction, whereas biomass production and BNF were higher at 4.5 kg ha−1 seeding rate than in 0.5 kg ha−1 at Melfort, but no seeding rate effects were found at Clavet. Regardless of location, biomass was always positively correlated with BNF. However, no association was found between seed yield and BNF. Our results suggest that 4.5 kg ha−1 is ideal for seed production, BNF and biomass production of red clover in Saskatchewan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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