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Enregistrement W2475208592 · doi:10.1017/s1742170516000223

Lentil enhances agroecosystem productivity with increased residual soil water and nitrogen

2016· article· en· W2475208592 sur OpenAlexaffabout
Yantai Gan, Chantal Hamel, H. R. Kutcher, Lee Poppy

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyMonocultureAgroecosystemCultivarSowingCrop rotationEnvironmental scienceSoil waterCropBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lentil ( Lens culinaris Medikus) may have a potential to enhance the productivity of agroecosystems in dry areas where water and nutrients are limited. This study quantified soil water, residual soil nitrogen (N), and crop yields in lentil-based systems in comparison with continuous cereal and conventional summerfallow systems. A 3-yr cropping sequence study was conducted for three cycles in Saskatchewan (50.28°N, 107.79°W) from 2007 to 2011. On average, soil retained 187, 196 and 337 mm of water in the 0–1.2 m depth at crop harvest in 2008, 2009 and 2010, respectively. Summerfallow contained the same amounts of water as the cropped treatments at the harvest in 2009 and 2010. However, in 2008, summerfallow contained more soil water than the cropped treatments. The effect of lentil cultivar on soil water conservation varied with years; the cultivars Glamis, Laird and Sedley conserved highest amounts of soil water by the planting time of 2009 and 2010, but no differences were found among cultivars in 2011. Soil available N (NO 3 − + NH 4 + ) at spring planting time was 50.4 kg ha −1 in the preceding lentil treatments, which was 44% higher compared with preceding barley or flax, but was 25% lower compared with preceding summerfallow. Lentil cultivars had a similar amount of soil residual N. Grain production in the 3-yr rotation averaged 6.3 t ha −1 per rotation for the wheat–lentil–durum system and 6.8 t ha −1 for the wheat–cereal–durum monoculture, averaging 36% greater compared with wheat–summerfallow–durum system. The lentil system increased total grain production through the access of residual soil water and biologically fixed N, whereas continuous cereal system relies on inorganic fertilizer input for yield. Summerfallow system relies on ‘mining’ the soil for nutrients. We conclude that the adoption of lentil systems will enhance grain production through the use of residual soil water and available N.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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