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Enregistrement W2077680077 · doi:10.4141/cjps10006

Suitability of legume cover crop-winter wheat intercrops on the semi-arid Canadian Prairies

2010· article· en· W2077680077 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Robert E. Blackshaw, L. Molnár, J. R. Moyer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésAgronomyCover cropRed CloverIntercroppingCanolaField peaSativumLegumeCropWeedAridBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farmers on the Canadian prairies are interested in including legume cover crops in their cropping systems to reduce fertilizer inputs and improve farm sustainability. A field study was conducted to determine the merits of establishing alfalfa (Medicago sativa L.), red clover (Trifolium pratense L.) or Austrian winter pea (Pisum sativum L.) cover crops in fall or in spring with winter wheat (Triticum aestivum L.). Spring-planted legumes emerged well within the winter wheat crop, but their growth was limited under these semi-arid conditions. Fall-planted red clover had low plant densities following winter in two of three experiments and fall-planted winter pea reduced winter wheat yield by 23 to 37% compared with the no cover crop control. In contrast, fall-planted alfalfa exhibited good winterhardiness, provided some weed suppression without reducing winter wheat yield, caused only a slight reduction in soil water content, and contributed an extra 18 to 20 kg ha-1 of available soil N at the time of seeding the following spring crop. Additionally, fall-planted alfalfa increased the yield of succeeding canola (Brassica napus L.) in unfertilized plots in two of three experiments. Further research is warranted to better understand the agronomic and economic benefits of alfalfa-winter wheat intercrops under a wider range of environmental conditions.Key words: Cover crops, intercropping, relay crops, soil nitrogen, soil conservation

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,387

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations47
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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