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Enregistrement W2010539690 · doi:10.2134/agronj2006.0314s

Nitrogen Economy of Pulse Crop Production in the Northern Great Plains

2007· article· en· W2010539690 sur OpenAlexaff
F.L. Walley, George W. Clayton, Perry R. Miller, Patrick M. Carr, G. P. Lafond

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField peaSativumAgronomyVicia fabaNitrogen fixationBiologyPisumPhaseolusCropProductivityEnvironmental scienceHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously published data were used to examine the N economy of pulse crops typically grown on the Northern Great Plains with the goal of assessing the potential contribution of field pea ( Pisum sativum L.), lentil ( Lens culinari s Medik.), chickpea ( Cicer arietinum L.), common bean ( Phaseolus vulgaris L.), and faba bean ( Vicia faba L.) to soil N accretion. Incremental changes in soil N associated with the pulse crops (i.e., the nitrogen increment, N inc ), were strongly correlated to N 2 fixation and were highly variable. Data suggest that crops that can achieve relatively high levels of N 2 fixation, such as faba bean, field pea, and lentil are more likely to contribute positively to the overall N economy, particularly when a cropping system is evaluated over a long term. In contrast, pulse crops that typically achieve only modest levels of N 2 fixation such as desi and kabuli chickpea and common bean are more likely to be either N neutral or contribute to a soil N deficit. Because of extreme variability in levels of N 2 fixation achieved, presumably reflecting variability in soil productivity as well as variations in local climate and weather, the N inc of pulse crops likewise is highly variable. Thus, the N contribution to a subsequent crop is difficult to predict with any certainty, particularly on a yearly or short‐term basis.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations175
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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