Native grasses : improving the seedling vigor and seed production of blue grama (Bouteloua gracilis) and prairie junegrass (Koeleria macrantha) ecovars (TM)
Notice bibliographique
Résumé
Interest continues to grow in the utilization of native grasses for conservation, reclamation, Conservation Reserve Programs (CRP), right-of-ways, and wildlife habitat across North America. However, difficulty in establishment and limited availability of adapted seed sources has constrained the use of native grasses. The objectives of this study were to assess the effects of seeding rate, phosphorous fertilizer, Penicillium bilaii and soil texture on the establishment of blue grama and prairie junegrass ecovars TM, to examine the morphological distinctness and uniformity of a Manitoba blue grama ecovarrM, and to determine the potential for protection of this ecovar TM under the Plant Breeders' Rights Act of Canada. Blue grama and prairie junegrass row densities increased when seeding rate was doubled in a controlled environment; however seedling establishment as a percentage of seed sown decreased. Neither species responded to in-furrow P fefiilizer, fungal inoculant treatment, or a liquid foliar application of N. Soil type was the most important treatment for increasing establishment success, with the sandy loam providing the highest establishment rates and largest plants for both blue grama and prairie junegrass. The potential for the Manitoba blue grama ecovar TM to qualify for protection under the PBR Act of Canada was assessed as good...
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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 | 0,000 |
| 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 ».