Intercropping of oat and field pea in Alaska: An alternative approach to quality forage production and weed control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intercropping of legumes with non-legumes is an ancient crop production method used to improve quality and dry matter (DM) yields of forage and grain, and to control weeds. However, there is little information regarding intercropping at high latitudes. The objectives of this field study were to evaluate performance of (1) sole cropped oat (Avena sativa L.) (cultivars Toral and Calibre) and pea (Pisum sativum L.) (cultivars Carneval and Orb) and their intercrop combinations, and (2) inter- and sole-crop responses to weeds. The different cropping systems were studied with different weed treatments (weed-free all season long, weed-free until flowering, and left weedy all season long). In general intercrops of oat and pea produced DM (forage) and grain yields similar to sole oat crops and higher than sole pea crops although the difference was not statistically significant. Furthermore, forage quality [crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF) and neutral detergent fiber (NDF)] was improved by intercropping. Most of the variables measured were unaffected by weed treatments, however weed DM was generally lower in sole oat and oat-pea intercropping than sole pea cropping systems. More than 80% of the weed DM was from common lamb's quarters (Chenopodium album L.). The CP of this weed was higher than oat and pea, and ADF and NDF were equivalent to the sole cropped oat. Thus, including weeds as part of the forage is possible. However, if crops are grown for grain, weeds are likely to produce large numbers of seeds that would enter the seed bank. Thus, pea–oat intercrops show potential as an alternative and sustainable approach for optimum yield and high quality forage and weed control under Alaskan subarctic conditions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».