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Enregistrement W2008222909 · doi:10.2136/sssaj2004.5520

Plant Competition Effects on the Nitrogen Economy of Field Pea and the Subsequent Crop

2004· article· en· W2008222909 sur OpenAlexaff
Y. K. Soon, K. Neil Harker, George W. Clayton

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField peaSativumWeedHordeum vulgareAgronomyCanolaCropBiologyCompetition (biology)PisumPoaceaeHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated weed competition effects on the N economy of field pea ( Pisum sativum L.) and the subsequent crop to address the paucity of such information. Plots were seeded to pea, canola ( Brassica napus L.) and barley ( Hordeum vulgare L.) in 1997 and 1998. Weeds, augmented by cross‐seeding experimental plots with oat (Avena sativa L.), were removed with herbicides one and four weeks after crop emergence (WAE). The subsequent barley crop received 0 or 6 g N m −2 Mean percentage of N derived from the atmosphere (%Ndfa) for the 2 yr, estimated by 15 N isotopic dilution, was 81% for the 4‐WAE treatment and 51% for the 1‐WAE treatment, indicating that a pea plant subjected to greater weed competition derived more of its N from symbiotic fixation. Total N fixed by pea was not affected by the time of weed removal, however, and total N uptake and seed yield were greater with early weed removal due to less competition for soil N. Early weed removal resulted in net N export in pea seeds (because of higher production) while later weed removal resulted in gains of 1.1 to 1.3 g N m −2 However, time of weed removal during pea cultivation had no effect on the yield or N uptake of the subsequent barley crop. Higher barley yield and N uptake following pea than following barley were mostly the result of greater N availability. Nitrogen fertilization benefited the subsequent barley regardless of preceding crop type.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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