Corn Residue Management Strategies to Improve Soybean Yield in Northern Climates
Notice bibliographique
Résumé
Many soybean [ Glycine max (Merr.)] growers in northern climates are reverting back to some tillage based on perceptions that increasing corn residues interfere with no‐till (NT) soybean performance. Field trials were established in southern Ontario, Canada, to investigate the impact of corn residues on soybean among seven tillage strategies (NT, stalk chop, vertical tillage (VT) twice in the fall, fall and spring VT, fall disc plus spring cultivate, fall disc plus fall cultivate, and fall plowed plus spring cultivate), three corn residue removal treatments (none, intermediate, and nearly complete), and two planters (row‐unit and drill). Overall, soybean yields were not different between NT and plowed systems, despite delayed development, and cooler/wetter seedbeds where corn residue was not removed. Shallow tillage after corn harvest did not increase yields from NT alone. Removal of corn residue did not increase soybean yields when averaged across tillage systems. However, NT yield was lowered by 0.36 Mg ha −1 when corn stalks were chopped in the fall, but only in the drill‐planted treatments. This result was significant since many farmers have purchased corn combine heads that chop stalks in an attempt to manage residue. Soybean planted with a row‐unit planter yielded 0.13 Mg ha −1 higher compared to a drill when averaged across tillage‐residue treatments; differences between planters were higher when contending with high amounts of corn residue or an uneven soil surface at planting. Our results show that shallow tillage and/or physically removing corn residue did not improve soybean yield compared to NT alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».