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Enregistrement W2084131785 · doi:10.1071/ar05409

Comparative water use by Dorycnium hirsutum-, lucerne-, and annual-based pastures in the Western Australian wheatbelt

2006· article· en· W2084131785 sur OpenAlexaff
Lindsay W. Bell, Megan H. Ryan, Geoff Moore, Mike Ewing

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Agricultural Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensLab_Bell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyPasturePerennial plantMedicago sativaForageBiologyWater useEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dryland salinity in southern Australia has been caused by inadequate water use by annual crops and pastures. The purpose of this study was to compare the water use of annual pastures and Medicago sativa L. (lucerne) with Dorycnium hirsutum (L.) Ser., a potential new perennial forage species. The soil water dynamics under bare ground, annual legume-, lucerne-, and D. hirsutum-based pastures were compared at 2 sites in the low- (Merredin) and medium- (New Norcia) rainfall wheatbelt of Western Australia between September 2002 and February 2005. Soil under D. hirsutum was drier than under annual pastures by 8–23 mm in Year 1, 43–57 mm in Year 2, and 81 mm in Year 3. Lucerne used little additional water (<19 mm, n.s.) compared with D. hirsutum and profile soil water content was similar under both species throughout the experiment. At Merredin, annual pastures used water to a depth of 1.0 m, whereas under both D. hirsutum and lucerne in the first 3 years after establishment the successive maximum depth of water use was 1.0, 1.8, and 2.2 m. At New Norcia, additional soil water was extracted by lucerne and D. hirsutum at depths <1.0 m and no difference between treatments was detected below 1.0 m. Biomass of D. hirsutum pasture harvested in autumn contained minimal annual components and was 15–50% of that produced by lucerne- or annual legume-based pastures. D. hirsutum and lucerne plant density declined each summer (25–80%), but D. hirsutum density was lower than lucerne due to poorer establishment. Nonetheless, the comparable water use of lucerne and D. hirsutum suggests that D. hirsutum could make reductions in recharge similar to those of lucerne in the Western Australian wheatbelt.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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