Effect of formulation and placement of Mesorhizobium inoculants for chickpea in the semiarid Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
The use of bacterial inoculants can increase root nodulation and the seed yield of annual legumes. A six site-year study was conducted to determine the effect of formulations (peat-based powder vs. granules) and placement in the soil (seed-row vs. side-band) of Mesorhizobium inoculants on plant establishment and seed yield of chickpea (Cicer arietinum L.) in the semiarid Canadian prairies. Two market classes of chickpea, namely desi and kabuli, were grown on silt loam and heavy clay soils in southwestern Saskatchewan from 1999 to 2002. Inoculation reduced plant population by 10% for desi chickpea, but had no effect on kabuli chickpea. However, the use of inoculant increased seed yield by an average of 35% for desi chickpea and 7% for kabuli chickpea. On the heavy clay, soil inoculation increased seed yield by 16% for desi and 9% for kabuli compared with seed inoculation, whereas the yield increase due to soil inoculation, over seed inoculation, was 3% when the crops were grown on the silt loam. Granular inoculant applied in the seed row produced similar seed yields to side-banded inoculant. Inoculation delivery systems had a marginal impact on plant height, with no effect on the lowest pod height from the soil surface or days to maturity. Regardless of placement, soil inoculation with a granular form of Mesorhizobium was preferred over seed inoculation because of its greater positive impacts on plant establishment and seed yield for both desi and kabuli chickpea in this semiarid region. Key words: Cicer arietinum, seed weight, heavy clay, silt loam, harvestability
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».