Yield and water use efficiency of pulses seeded directly into standing stubble in the semiarid Canadian Prairie
Notice bibliographique
Résumé
In semiarid climates, appropriate management of the previous crop stubble in combination with seeding method is important to improve growing conditions for the subsequent crop. To determine the effects of standing stubble of various heights on the microclimate and on the growth and yield of pulse crops, we seeded desi chickpea (Cicer arietinum L. “Cheston”), field pea (Pisum sativum L. “Grande”), and lentil (Lens culinaris L. “Laird”) directly into cultivated, short (15 to 18 cm), and tall (25 to 36 cm) spring wheat (Triticum aestivum L.) stubble. Standing stubble changed the microclimate near the soil surface by reducing soil temperatures, solar radiation, wind speed, and potential evapotranspiration throughout the life cycle of these crops. Microclimate effects were much more pronounced for tall versus short stubble. The three pulses responded similarly to increasing stubble height. Vine length increased as stubble height increased, but the plants did not stand more erect. However, there was a tendency for plant height to increase as stubble height increased. Tall and short stubble increased the overall average grain yield by 13 and 4% compared to cultivated stubble. Crop water use was not affected by stubble height so the increased grain production was due to increased water use efficiency. Tall and short stubble increased the overall average water use efficiency by 16 and 8% compared to cultivated stubble. Key words: Stubble height, pulse, microclimate, evapotranspiration, yield
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».