Yield and net return from alfalfa cultivars under irrigation in Southern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Field studies with two types of alfalfa (Medicago sativa L.) cultivars were conducted at Lethbridge in 2012 and 2013 and at Picture Butte in 2012 to determine the effects of irrigation on the dry matter (DM) yield and on net returns. The irrigated cultivars (Longview and Blue J) and dryland cultivars (Rangelander and Rambler) were arranged on plots in a randomized complete block design with four irrigation treatments and replicated five times. For the optimal irrigation treatment (W 1 ), soil water content was maintained between 60 and 90% of available water in the designated root zone. Other irrigation treatments received 75% (W 2 ), 50% (W 3 ), and 25% (W 4 ) of the irrigation water applied to the optimal treatment. The mean DM yields of irrigated alfalfa cultivars were greater than one of the dryland cultivars in both locations. The mean total DM yields for W 2 and W 3 at Lethbridge for Blue J, Longview and Rambler were greater than those of W 1 , although the differences were not always significant. The net returns, calculated by using the same price for all alfalfa harvests were similar across the cultivars and irrigation treatments excepting Rangelander, where the returns were lower. The results obtained from this study indicated a trend towards comparable yields and net returns between the optimal and the 75% irrigation treatment with 40% depletion of available water at the root zone, for the irrigated alfalfa cultivars and a dryland type Rambler.
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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 ».