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Enregistrement W6958965019 · doi:10.7939/r3-gf4e-1v23

Best Management Practices for Implementing Ultra-Early Spring Wheat (Triticum aestivum L.) Growing Systems on the Northern Great Plains

2023· dissertation· en· W6958965019 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingYield (engineering)CultivarGrain yieldGrowing seasonSpring (device)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultra-early planting of spring wheat (Triticum aestivum L.) between soil temperatures of 0°C and 7.5°C on the northern Great Plains allows the exploitation of longer growing seasons and the avoidance of the onset of extreme heat later in the season during sensitive physiological growth stages, including flowering and grain filling. Recent studies in western Canada assessed ultra-early planting, and the management practices and wheat cultivars required to successfully implement ultra-early wheat planting on the northern Great Plains. Planting wheat between soil temperatures of 2°C and 6°C optimized grain yield and grain yield stability in western Canada. Planting between 0°C and 7.5°C always resulted in greater grain yield and grain yield stability than delaying planting to a conventional planting time at 10°C soil temperature or higher. Current commercial Canadian hexaploid spring wheat varieties exhibited improved grain yield and grain yield stability when planted ultra-early. No differential in grain yield stability was present between specially-developed cold tolerant wheat lines and current commercial Canadian hexaploid spring wheats. When assessed at ultra-early and conventional planting times, no individual cultivar or group of cultivars representing a Canadian wheat market class, had greater grain yield or grain yield stability when planting was delayed to the conventional time. The grain yield and grain yield stability of ultra-early planted wheat can be improved with the implementation of optimized management practices in an ultra-early wheat growing system. An optimal sowing density of 400 seeds m-2 increased grain yield as well as grain yield stability for ultra-early planted wheat. Shallow sowing depths (2.5 cm) did not affect grain yield, but when assessed in combination with optimal sowing rates, improved grain yield stability of ultra-early planted wheat. Spring weed management using fall-applied residual herbicides reduced early season weed pressure, increased grain yield in some locations, and did not negatively affect grain yield stability of ultra-early planted wheat. An optimized growing system for ultra-early planted wheat on the northern Great Plains includes a regionally adapted, competitive, Canadian hexaploid spring wheat cultivar, planted at 2.5 cm depth when soil temperatures are between 2°C and 6°C, at an optimal sowing density of not less than 400 viable seeds m-2. Fall-applied residual herbicides can be safely used in the growing system to manage spring weed pressure if required. Ultra-early wheat growing systems can be immediately implemented to increase grain yield and grain yield stability on the northern Great Plains. Producers adopting ultra-early wheat growing systems will realize additional grain yield and grain yield stability benefits relative to conventional planting with the increases of daily average temperatures and atmospheric CO2 concentrations predicted to occur over the next thirty years.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
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