Soil Physical Characteristics and Crop Productivity as Affected by Tillage in Rice-Wheat System
Notice bibliographique
Résumé
Tillage practices significantly influences soil physical characteristics and crop productivity. The infiltration characteristics, bulk density, porosity, penetration resistance, grain yield of rice and wheat were measured under no-till without residue (NT), roto-tillage (RT), and no-till with residue i.e. happy seeder (HS) in rice-wheat cropping system in sandy loam (SL) and loamy sand (LS) soils. For surface soil layer (0-15 cm) highest soil bulk density (Mg m-3) was recorded in HS (1.58) followed by RT (1.56) and NT (1.55) in LS soil. Soil porosity ranged from 40.6 % to 41.2 % under HS and RT, respectively for 0-15 cm depth in SL soil. The PR (K Pa) varied from 2412 (NT) to 2539 (HS) in SL. In LS soil PR (K Pa) varied from 2433 (NT) to 2603 (RT). Final infiltration rate (FIR) varied from 0.1 to 0.3 cm hr-1 under RT and NT in SL soil, while, in LS soil FIR varied from 0.5 to 0.8 cm hr-1 in RT and HS, respectively. Maximum rice grain yield (t ha-1) was recorded in RT (8.0) followed by NT (7.5) and HS (7.0) in SL soil. The corresponding rice yield (t ha-1) in LS was 6.5, 5.8 and 5.5 in RT, NT and HS, respectively. Wheat straw yield (t ha-1) ranged from 4.9 (NT) to 5.9 (HS) in SL soil. The wheat grain yield (t ha-1) was observed to be maximum in HS (4.5), followed by RT (4.0) and NT (3.9) in SL soil, while in LS soil the wheat grain yield (t ha-1) values were observed to be 2.7, 3.0 and 3.6 in NT, RT and HS, respectively. No significant effect of tillage and residue management practices was observed on grain yield of rice and wheat, however, significant changes were observed on water transmission characteristics and straw yields.
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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 ».