Agronomic benefits of alfalfa mulch applied to organically managed spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were established at two locations in Manitoba in 2002 and 2003 to determine N contribution, moisture conservation, and weed suppression by alfalfa mulch applied to spring wheat (Triticum aestivum L). Mulch treatments included mulch rate (amount harvested from an area 0.5×, 1× and 2× the wheat plot area), and mulch application timing (at wheat emergence or at three-leaf stage). Positive relationships were observed between mulch rate and wheat N uptake, grain yield, and grain protein concentration. At Winnipeg, the 2× mulch rates (3.9 to 5.2 t ha-1) produced grain yields equivalent to where 20 and 60 kg ha-1 of ammonium nitrate-N was applied in 2002 and 2003, respectively. Where mulch and ammonium nitrate produced equivalent grain yield, grain protein in mulch treatments was often higher than where chemical fertilizer was used. N uptake was also observed in the following oat (Avena sativa L.) crop. The highest mulch rate (2×) produced higher N uptake and grain yield of second-year oat compared with ammonium nitrate treatments. N use efficiency of mulch-supplied N by two crops over 2 yr [calculated as (treatment N uptake – control N uptake)/total N added] was between 11 and 68%. Mulch usually suppressed annual weeds, with greater suppression with late- than early-applied mulch. Increased soil moisture conservation was observed with high mulch rates (≥ 4.3 t ha-1) at three sites. Alfalfa mulch holds promise for low-input cropping systems when used on wheat at the 2× rates. Key words: Legume N, low-input farming, integrated weed management, wheat protein
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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) | 0,000 | 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 ».