IMPACTS OF TILLAGE, STUBBLE MANAGEMENT AND NITROGEN ON WHEAT PRODUCTION AND SOIL PROPERTIES
Notice bibliographique
Résumé
In continuous cereal-based crop rotation, inappropriate residue management such as burning and removing may deteriorate soil properties and crop productivity. The objective of this study was to evaluate the effects of different tillage systems (TSs), nitrogen fertilization, and maize (Zea mays L.) stubble management (SM) on subsequent wheat (Triticum aestivum L.) crop and soil properties. The experiment consisted of three TSs, i.e., shallowing with rotavator (0–10 cm), conventional (0–20 cm), and deep tillage (0–30 cm) as main plots, whereas the subplots were SM (removal, burning, or incorporation) with or without 120 kg N ha−1 as urea. The treatments were laid out in a split-plot fashion with whole-plot factor in a randomized complete block design. Shallow tillage (ST) increased wheat yield and soil moisture retention, soil mineral N, total N, and organic carbon. Similarly, stubble incorporation with N fertilization enhanced grain yield and soil properties as compared with the stubble removed or burning treatments. Synergetic effects were noted between ST and residue incorporation with N fertilization for grain yield and soil N response. We conclude that in a cereal-based cropping system, ST and maize stubble incorporation accompanied by N fertilization can improve soil properties and productivity of subsequent wheat crop in existing soil conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».