Impacts of planting date on winter wheat (Triticum aestivum L.) growth and yield formation under standard and intensive management strategies
Notice bibliographique
Résumé
The effects of planting date and agronomic management interactions on grain yield formation and physiology must be understood to optimize Ontario winter wheat yields and profitability. The effects of winter wheat planting date were compared under an intensive or standard management strategy at Ridgetown and Exeter, Ontario in 2021 and 2022. Relationships between crop growth rates and yield formation were established by tracking biomass accumulation, canopy PAR interception and grain filling throughout the season across various planting dates and management strategies. Early winter wheat planting improved grain yields over late planting by 0.71-3.44 Mg ha-1. Yield increases were attributed to an increase in grain spike number in early planted wheat. Intensive management did not consistently increase grain yields over standard management. A secondary objective was to test the effectiveness of harvest aid desiccation at advancing harvest maturity in soybean, to enable more timely winter wheat planting. In Ridgetown and Exeter from 2020-2022, three desiccants were applied to full-maturity and late-maturity soybean cultivars at three application timings to evaluate the optimal application timing of each desiccant to advance soybean harvest maturity without compromising soybean yield or seed quality. Soybean desiccation advanced harvest maturity by 1-11 d when diquat was applied at R6.5 depending on the site-year. Desiccant application at R6.5 decreased soybean yields at 2 out of 6 site-years. The advance in soybean harvest maturity will allow higher-yielding, late-maturity soybean to be grown while still maintaining timely winter wheat planting.
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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 ».