Lower levels of harvest traffic on alfalfa (<i>Medicago sativa</i>L.) have minimal impact on long-term yields
Notice bibliographique
Résumé
Rechel, E., Novotny, T. and Ott, R. 2012. Lower levels of harvest traffic on alfalfa (Medicago sativa L.) have minimal impact on long-term yields. Can. J. Plant Sci. 92: 1253–1258. Studies quantifying the effect of harvest traffic on alfalfa yield often only analyze data from treatments where either 0% or 100% of the surface area of the field is trafficked. These do not represent traffic patterns in commercial alfalfa production operations. To further understand the impact of field traffic on alfalfa yield, different percentages of traffic at harvest were analyzed. Our objectives were to quantify the yield produced from different intensities of harvest traffic throughout a 4-yr production cycle. The experimental units were furrow-irrigated raised bed systems with four harvests per year on a Youngston clay loam. A John Deere 2955, weighing 4004 kg, trafficked 0, 21, 42, or 83% of the area of alfalfa plots 7 d after swathing. The 0, 21, and 42 % trafficked treatments did not reduce yield in any year. The 83% trafficked alfalfa had 7 and 10% lower yields in the second and third years of production but had no effect the first and fourth years. The cumulative 4-yr yield from the 83% trafficked alfalfa was 7% lower than the 0% trafficked alfalfa. Single passes of a tractor impacting a high percentage of the field (83%) decreased yearly yield but was not detectable until the second year. Yield was the same whether the experimental units received 0 or 42% traffic.
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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 ».