Agronomic performance of barley cultivars in response to varying rates of swine slurry
Notice bibliographique
Résumé
Buckley, K. E., Mohr, R. M. and Therrien, M. C. 2011. Agronomic performance of barley cultivars in response to varying rates of swine slurry. Can. J. Plant Sci. 91: 69-79. Selection of crop variety may address concerns of potential adverse effects of preplant manure slurry application on crop yield and quality due to nutrient availability and lack of precision in application rate. An experiment was conducted in two field locations in southern Manitoba to assess the impact of slurry rate on growth, yield and quality of three barley (Hordeum vulgare L.) cultivars (Harrington, Rosser, Stander). Treatments included three rates of swine slurry, an unfertilized check and an inorganic fertilizer treatment at the recommended N rate based on preseeding soil nutrient tests. While the current study demonstrated no significant difference in the grain yield response of barley cultivars to rates of slurry application, higher rates of swine slurry may have a negative effect on milling quality (percentage of plump kernels) depending on cultivar, but had little effect on other quality parameters such as test weight and 1000-kernel weight. The absence of cultivar×slurry interaction for grain and biomass yield at each field location in each year indicated that all cultivars responded similarly to increasing rates of manure slurry for these traits. Grain protein concentration for all cultivars was unaffected by slurry amendment except at the highest application rate.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».