Nitrogen cycling, profit margins and sweet corn yield under fall cover crop systems
Notice bibliographique
Résumé
O'Reilly, K. A., Lauzon, J. D., Vyn, R. J. and Van Eerd, L. L. 2012. Nitrogen cycling, profit margins and sweet corn yield under fall cover crop systems. Can. J. Soil Sci. 92: 353–365. In order to improve N best management practices in southwestern Ontario vegetable farming, the effect of cover crops on N dynamics in the fall and spring prior to sweet corn planting and during sweet corn season was assessed. The experiment was a split plot design in a fresh green pea – cover crop – sweet corn rotation that took place over 2 site-years at Bothwell and Ridgetown in 2006–2007 and 2007–2008, respectively. The main plot factor was fall cover crop type with five treatments including oat (Avena sativa L.), cereal rye (Secale cereale L.), oilseed radish (OSR; Raphanus sativus L. var. oleoferus Metzg Stokes), mixture OSR plus cereal rye (OSR&rye) and a no cover crop control. Compared with no cover crop, sweet corn profit margins were higher by $450 ha−1for oat at Bothwell and $1300 and $760 ha−1for OSR and OSR&rye, respectively, at Ridgetown. By comparing plant available N over the cover crop season, the cover crops tested were more effective at preventing N loss at Bothwell than at Ridgetown likely due to higher precipitation and sandier soil at Bothwell. Despite differences in site characteristics, cover crops did not result in increased plant available N compared with no-cover during the sweet corn season at either site, indicating that these cover crops will not provide an N credit to the following crop and growers should not modify N fertilizer applications based on cover crops.
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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 | 0,000 | 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 ».