Residue management and overwinter survival in winter canola (<i>Brassica napus</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Winter canola production in eastern Canada is a growing segment of the Canadian canola industry. Crop establishment and survival overwinter have been identified as two of the major challenges associated with the production of winter canola. Environmental conditions can interact with agronomic practices, including seeding date, plant population density, fertility, and residue management, to influence stand establishment in autumn and overwinter survival. The objective of the current research was to evaluate the impact and interaction of preceding crop residue and tillage practices on the establishment, overwinter survival, and yield of winter canola in southern Ontario. Winter canola was seeded following either winter wheat or soybean and using conventional, no-till, or strip-till practices. Over the course of the 3 years of study, the annual decline in winter canola plant population density was influenced by the type of tillage practice used but not by the preceding crop. The overwinter decrease in plant population density was largest in no-till, followed by strip-till, and finally conventional tillage. At physiological maturity, winter canola yields in reduced tillage practices (i.e., no-till and strip-till) were equivalent to those achieved utilizing conventional tillage practices. When grain yields were standardized as a function of the spring plant population density, the highest and lowest yield per plant coincided with the lowest and highest plant population densities and were observed in strip-till (14.2 g plant−1) and no-till (9.1 g plant−1), respectively. Results of this research have established that winter canola can be successfully produced in Ontario utilizing a range of tillage practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».