MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100438281 · doi:10.4141/p03-078

Cropping frequency effects on yield of grain, straw, plant N, N balance and annual production of spring wheat in the semiarid prairie

2004· article· en· W2100438281 sur OpenAlexvenueaboutno aff
C. A. Campbell, R.P. Zentner, F. Selles, V. O. Biederbeck, B.G. McConkey, R. Lemke, Yantai Gan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyChernozemEnvironmental scienceStrawCroppingCrop rotationCropping systemSoil waterGrowing seasonCrop yieldFertilizerCropBiologyAgricultureSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Producers in the semiarid Canadian prairies practice frequent summerfallow to conserve water and reduce the risk of crop failure, but this practice promotes soil degradation. In contrast, annual cropping enhances soil quality but results in greater economic risk. We need to know what is the most suitable cropping frequency for this region. In 1985, based on results of the first 18 yr of a long-term crop rotation experiment being conducted on a medium-textured, Orthic Brown Chernozem at Swift Current, Saskatchewan, we modified the experiment to allow comparison of four cropping frequencies over the period 1985–2002. These were fallow-spring wheat (Triticum aestivum L.) (F-W), F-W-W, F-W-W-W-W-W, and continuous wheat (Cont W). All systems received recommended rates of N and P fertilizer. Growing season precipitation during the 1985–2002 period was 10% above average so that grain yields were also above average for this region. We assessed yields of grain, straw and N in aboveground plant parts, N concentration in grain and straw, harvest index, nitrogen harvest index and water use efficiency, and the average annual production (on a rotation basis) of grain, straw and aboveground N yield, and related these characteristics to water deficit. Water deficit was the main factor responsible for annual variations in the characteristics assessed. Of these characteristics, cropping frequency influenced only the average annual productivity factors; it rarely influenced the characteristics when they were assessed on a rotation-phase basis. Assuming cropping frequency (x) for the 2-yr, 3-yr, 6-yr and Cont W rotations is 50%, 67%, 83%, and 100%, respectively, then average annual yields (y) in kg ha -1 yr -1 were related to frequency as follows: (1) for grain yield y = 768 + 10.7 x, r 2 = 0.99; (2) for straw yield y = 1159 + 18.9 x, r 2 = 0.99; and (3) for aboveground plant N yield y = 23.7 + 0.36 x, r 2 = 0.99. The regression between annual grain production and cropping frequency at Swift Current for 1985 to 2002 had a much higher slope than the relationship for the same experiment in the much drier 1967 to 1984 period. Further, the equations for Swift Current in 1985–2002 were similar to the relationships obtained for systems in the subhumid Black Chernozems, indicating such relationships are greatly influenced by weather conditions. These relationships may be useful for conducting economic analyses and for modeling N balance. We conducted an apparent N balance analysis which indicated that all four rotations have lost N from the system in inverse proportion to the frequency of cropping. However, changes in total N in the 0- to 0.3-m depth of soil suggest that they have not lost N and that Cont W gained N over the course of the study. We are not able to explain this apparent anomaly and recommend further research on this question. Key words: Fallow frequency, grain yield, N concentration, N yield, water deficit, water use efficiency, N balance

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,988

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations43
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207