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Enregistrement W2032344290 · doi:10.2134/agronj2011.0339

Lentil Performance in Response to Weather, No‐Till Duration, and Nitrogen in Saskatchewan

2012· article· en· W2032344290 sur OpenAlexafffundabout
Hossein Zakeri, G. P. Lafond, J.J. Schoenau, M. H. Pahlavani, Albert Vandenberg, William E. May, C. B. Holzapfel, Rosalind Bueckert

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésCultivarAgronomyGrowing seasonYield (engineering)NitrogenSoil waterBiomass (ecology)Human fertilizationBiologyAnimal scienceHorticultureChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased soil N in no‐till (NT) systems can interfere with biological dinitrogen fixation (BNF), stimulate vegetative biomass, and affect harvest index (HI) and yield of lentil ( Lens culinaris L.). In the black soils of Saskatchewan, the effects of short‐term (5–7 yr: ST) and long‐term (28–30 yr: LT) NT practices on lentil were investigated in two experiments from 2006 to 2008. One trial tested the effects of NT duration on plant N and yield of five cultivars; the second examined the response of a late‐maturing cultivar to NT duration at four rates of N fertilization. In both studies, average grain yield in 2006 and 2007 (warm seasons) was 21% greater than in 2008 (cool season), although total rainfall and plant N content was similar in 2007 and 2008. Average soil available N over the years was 23% greater in LT than ST, but the cultivars had 33% less N and 28% less yield in LT than ST in a dry year (2006), and similar performance in LT and ST in the wet years (2007 and 2008). The 60 kg N ha −1 treatment in the second trial diminished the yield difference between LT and ST in 2006. The only BNF measurement in 2008 showed that the cultivars fixed 10% less atmospheric N 2 in LT than ST in this year. Overall, cool and wet growing conditions stimulate vegetative biomass and lower HI and yield of lentil, whereas a possible reduction of lentil BNF in NT systems is less likely to affect lentil yield.

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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,240

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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