Optimising Canola Production (Brasica napus L.) Through Irrigation: Global Insights and South Africa Applications
Notice bibliographique
Résumé
Canola (Brassica napus L.) is an herbaceous plant that produces small round seeds and is the most important source of edible oil in the world. The term “canola” is derived from Canadian oil-low acid since the crop is a rapeseed variety developed by Canadian plant breeders in the 1970s. It is a cool season crop that originates from Asia, where it is found growing in diversely cool temperate regions. Its oil contains less than 2% of the total fatty acid as erucic acid. Canola is used for production of the cooking oil, animal feed as well as clean and environmentally friendly biofuel. In most parts of the world, the crop is primarily produced under-dryland and it grows well in areas with above 300 mm annual rainfall. However, due to insufficient rainfall, during the growing season, plants tend to suffer from water stress resulting in yields decline. Therefore, this review provides an overview of the use of irrigation to increase canola productivity and manage water stress under different irrigation levels. The production of canola under irrigation is practiced in other countries such as Australia and Montana. Irrigation water increases seed emergence, biomass, yield, and oil content in canola. However, different types of irrigation system are being used to irrigate canola but sprinkler irrigation system gave the highest water productivity, yield and oil production. Irrigation scheduling and water use efficiency on canola production under deficit irrigation conditions is becoming increasingly important. Soil moisture probes are recommended to be installed to monitor moisture in the soil. This helps in irrigation scheduling which save water and avoiding under irrigating. Findings indicate that maintaining plant-available water at least depletion levels during flowering and pod development stages maximises yield and oil quality. This demonstrates that canola is a water thirsty crop, hence, the use of irrigation is necessary to mitigate the plant water stress, ensure good canola establishment, yield and oil content. Key words: Canola, total fatty acid, dryland, irrigation, rainfall, water stress, oil content
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».