MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6903357693 · doi:10.1139/cjps10021

Effet de la date de semis sur la productivité du lin oléagineux cultivé en climat frais

2011· article· en· W6903357693 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingSeedingSemisCultivarLinumProductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pageau, D. and Lajeunesse, J. 2011. Effect of seeding date on oilseed flax grown in a cool climate. Can. J. Plant Sci. 91: 29-35. In Quebec, the growing season is relatively short and most crops are sown early in the spring. However, flax (Linum usitatissimum L.) production is recent in Quebec and the effect of time of seeding on flax productivity has not yet been studied. The objective of this project was to determine the effect of four different sowing dates on the productivity of oilseed flax grown in a cool climate in Quebec. Four planting dates (mid-May to mid-June) were evaluated for 4 yr (2004, 2006, 2007 and 2008) with four cultivars (AC Emerson, AC McDuff, CDC Bethune and Lightning). During 2 yr, delays in seeding reduced grain yields. Moreover, in 2006 and 2007, flax seeded at the last planting date (mid-June) did not reach maturity. Compared with the earliest seeding date, a 2-wk delay in sowing reduced grain yields by 34 to 42% in 2006 and by 25 to 51% in 2007. Late sowing also reduced the oil content and 1000-grain weight of flax. These results indicate that oilseed flax should be sown early (11-18 May) in regions where the climate is cool.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,024 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioOne Complete (BioOne)Même sujetPhytoestrogen effects and researchTravaux en français237 207