Presentation_4_Enhancing In-crop Diversity in Common Bean by Planting Cultivar Mixtures and Its Effect on Productivity.pptx
Notice bibliographique
Résumé
<p>Common bean (Phaseolus vulgaris L.) is the most important food legume crop worldwide. Canadian beans, especially large seeded cultivars of Andean origin, have relatively narrow genetic diversities. Establishing crops with mixtures of cultivars instead of pure lines is a simple, cost effective way to increase genetic diversity in the field. A number of studies have demonstrated the benefits of mixture cropping over monocropping in controlling disease, increasing water use efficiency, and increasing yield stability. The objective of this study was to determine the effects of increasing in-field diversity, by using mixtures of bean cultivars instead of monocultures, on productivity. The feasibility of growing bean cultivar mixtures in southern Ontario environments was confirmed with a small pilot study that was conducted with four bean cultivars and restricted number of mixtures at two locations in 2017. Mixture performance experiments were performed with seven diverse bean genotypes at two Ontario locations [Woodstock and Elora (two planting dates) research stations] as pure stands and all possible binary mixtures (planted in alternate rows or as completely random mixtures) in 2018. Conventional plot-based above ground crop data were collected. Mixing efficiencies were calculated from the yield data using a relative yield of the mixture (RYM) index. Diallel analysis was used to identify general mixing ability of cultivars and specific mixing abilities of mixtures. Significant differences among seven bean cultivars and their mixtures were identified in all three environments for all analyzed traits. The results indicated multiple benefits of planting mixtures compared to monocultures A number of mixtures overyielded component cultivars grown in pure stands; they had higher yields, RYM index values >1 and positive specific mixing abilities (for yield) in both types of biblends. The research has the potential to provide a theoretical basis for the use of precision agriculture tools to plant fields with mixtures instead of monocultures. It could lead to greater in-field diversity in the crop and in the above and below ground ecosystems that might provide greater buffering capacity and resiliency to the cropping system as well as increased ecosystem services.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».