Improving Productivity of Managed Potato Cropping Systems in Eastern Canada: Crop Rotation and Nitrogen Source Effects
Notice bibliographique
Résumé
Strategies to improve sustainability are important in intensively managed potato (Solanum tuberosum L.) systems. This study has assessed rotation systems and N sources to mitigate potato yield and soil organic matter decline in Prince Edward Island (PEI), Canada. Three‐year potato rotation systems were initiated in 2006: continuous potato (CP); potato–barley (Hordeum vulgare L.) underseeded with red clover (Trifolium pratense L.)–red clover (PBR); and potato–barley–sorghum sudan grass ([Sorghum bicolor L.) used as green manure])/winter rape (Brassica napus subsp. rapifera) (PBSW); and potato–barley–canola ([Brassica napus susbsp. napus] used as green manure)/winter rape (PBCW). Three different N sources (mineral N fertilizer, liquid hog manure, and lobster flake) were applied in a split‐plot fashion during the potato phase. Potatoes were grown in 2006, 2009, 2012, and again in 2013 to evaluate residual effects. In 2012, total N or total C in the whole soil, in particulate organic matter or in the slurry fractions were not affected by N sources or rotation systems. The PBSW and PBCW rotations generated significantly higher potato yields in 2009 and 2013, whereas the CP rotation produced significantly lower potato yields in 2 of 4 yr. The addition of lobster flake suppressed yield compared with other N sources in 3 of 4 yr. The PBR rotation, which is common in PEI can increase nitrate losses over winter. Alternatively, the PBSW and PBCW rotations may represent a good substitute to the PBR rotation as they can increase potato yield while minimizing nitrate losses.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».