Growing Soybean Prior to Corn Increased Soil Nitrogen Supply and N Fertilizer Efficiency for Corn in Cold and Humid Conditions of Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Growing soybean (Glycine max L.) prior to corn (Zea mays L) can enhance corn grain and nitrogen (N) use efficiency compared to continuous corn. This two year study (2007-2008) was conducted at 62 sites in Quebec (Eastern Canada) to assess the effect of crop rotations [soybean-corn, soybean-wheat (Triticum aestivum L.,)-corn and corn-corn] on corn yield, N uptake, N fertilizer efficiency (NFE), and the economic optimum N rate (EONR). Plots within each crop rotation received N fertilizer rates from 0 to 250 kg N ha-1 to assess the N contribution from the preceding soybean crop. Corn grain yields ranged from 8.4 to 10.8 Mg ha-1 and were lower in continuous corn than in the crop rotations. Corn N uptake and NFE varied from 89 to 164 kg N ha-1 and from 45 to 80 kg grain per kg N fertilizer, respectively. A significant interaction of crop rotation and year on corn N uptake and NFE was obtained implying that annual variations influenced soil N supply. The EONR for corn was lower under crop rotations than continuous corn in 2008 only. No difference in corn yield, NFE and EONR was observed for soybean-corn and soybean-wheat-corn crop sequences. In conclusion, crop rotations including soybean increased soil N availability and reduced EONR from 32 to 45 kg ha-1 for corn grown in 2008.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».