Seedbed preparation, timing of seeding, fertility and root pathogens affect establishment and yield of alfalfa
Notice bibliographique
Résumé
Invasion by grasses and weedy species occurs when plant density in alfalfa fields falls below critical levels. Several soil-borne fungal pathogens can reduce stand density in alfalfa by impeding seedling establishment and by killing older plants weakened by other stresses. Surveys of alfalfa fields were conducted in 1997, and pathogenic fungi from rotted roots were isolated and identified. Isolates of selected pathogens were applied with the seed in field trials to assess the impact of fertilizer and seeding system (conventional vs. sod-seeding, spring vs. dormant-fall seeding) on seedling emergence and subsequent productivity when disease pressure was high. The impact of various fungicide seed treatments was also assessed. Seed treatment improved seedling emergence and initial forage productivity in one of three trials; however, it had little effect on long-term forage yield. Addition of sulphur fertilizer had little effect on seedling emergence or survival, but improved forage productivity at all three trial sites. Sod-seeded plots suffered more winterkill and were less vigorous than plots seeded into a tilled seedbed. Seedling emergence was lower when seedlings were planted in the fall than in the spring. However, fall-seeded treatments showed a less adverse response to inoculum treatments and, in some cases, these seedlings were able to take advantage of early-season moisture to produce higher yields than their spring-seeded counterparts. Key words: Medicago, Fusarium, Pythium, Phoma, fungicide, seed treatment, fertilizer, tillage
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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 ».