Radish Planting Date and Nitrogen Rate for Cover Crop Production and the Impact on Corn Yields in Upstate Missouri
Notice bibliographique
Résumé
Cover crops can increase yield of a marketable crop, offer greater yield stability, reduce fertilizer inputs, suppress weeds, and interrupt disease or pest cycles. Producers increasingly look to radish (Raphanus sativus L.) as a cover crop, but integrating it into a cropping system with corn (Zea mays L.) and soybean [Glycine max (L.) Merr.] has been difficult. Radish following wheat (Triticum aestivum L.) may provide more options for farmers. Few studies have tested the effects of nitrogen (N) rates on radish production for a dual purpose cover/forage crop or whether additional N is needed because radish is often used to trap N. This study evaluated radish planting date (1 Aug., 15 Aug., 29 Aug., and 11 Sep. in 2012 and 2013) and N fertilizer amount (0, 17, 33, and 67 kg N ha-1) on radish heights, chlorophyll content, and biomass production as well as their impact on corn yields the next year (2013 and 2014). Across planting dates and years, non-fertilized controls had shorter radishes than any N rate, while radish chlorophyll content increased as N rates increased. Chlorophyll and biomass content generally did not significantly increase above 33 kg N ha-1. Radish foliage dry biomass production was 820 to 1670 kg ha-1 greater at the first planting date (1 Aug.) in 2012 and 2013 than the other planting dates. Winter annual weed suppression was greatest at the first planting date in 2012. No differences in winter annual weed suppression were observed in 2013 compared to the other planting dates. Radish planting date did not affect corn yield the following year (2013 and 2014). This study demonstrates the benefits of planting radishes in late summer prior to 1 Sep. and fertilizing with 33 kg N ha-1 for optimum radish biomass production following wheat in upstate Missouri.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».