MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968358487 · doi:10.2134/agronj2006.0202

Dry Bean Production in Zero and Conventional Tillage

2007· article· en· W1968358487 sur OpenAlexaffabout
Robert E. Blackshaw, L. Molnár, George W. Clayton, K. Neil Harker, T. Entz

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry beanAgronomyBentazonTillageNo-till farmingPhaseolusConventional tillageSowingCropMathematicsWeedDry matterYield (engineering)BiologySoil waterPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adoption of zero tillage production practices for dry bean ( Phaseolus vulgaris L.) has lagged behind that of many other crops. A field experiment was conducted at two locations on the Canadian prairies to determine the response of dry bean planted into various crop stubbles in conventional and zero tillage. Dry bean emergence was delayed in one of six site years with zero tillage (ZT) compared with conventional tillage (CT) but maturity date was not affected. Dry bean density was never lower with ZT compared with CT and was higher in a few instances. There were no differences in insect or disease infestations between the two tillage treatments. Weed densities were slightly greater with ZT compared with CT but were well controlled with in‐crop applications of sethoxydim and bentazon. Flax ( Linum usitatissimum L.) was the only previous crop to negatively affect dry bean yield as volunteer flax was not adequately controlled with bentazon. Over all previous crop stubbles and years, dry bean yield was similar in both tillage systems. Dry bean yielded 2060 and 2110 kg ha −1 , and 1600 and 1710 kg ha −1 with CT and ZT at Lethbridge and Lacombe, Alberta, respectively. These results indicate that there is potential for successful production of dry bean within ZT cropping systems.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgronomy JournalMême sujetAgronomic Practices and Intercropping SystemsTravaux en français237 207