Row and Forage Crop Rotation Effects on Maize Mineral Nutrition and Yield
Notice bibliographique
Résumé
Diverse crop rotations are an integral component of sustainable agriculture. The objectives were to investigate row and forage crop rotation effects on stover biomass, grain yield, and mineral nutrient concentrations of maize (Zea mays L.) grown under a maize–soybean [Glycine max (L.) Merr.] 2-yr rotation (C–S); maize–soybean–spring wheat (Triticum aestivum L.) 3-yr rotation (C–S–W); maize–soybean–oat/pea (Avena sativa L./Pisum sativum L.) hay 3-yr rotation (C–S–H); and maize–soybean–oat/pea hay underseeded with alfalfa (Medicago sativa L.) – alfalfa – alfalfa 5-yr rotation (C–S–H/A–A–A). Rotations were established in 1997 and maize plots were sampled in 2008–2011. Across the 4 yr of the study, grain yield was 10% greater (1.0 Mg ha−1) in C–S–H/A–A–A and C–S–W rotations compared with C–S with C–S–H intermediate. Under C–S–H/A–A–A, kernel N concentration was 7% greater, kernel P was 17% less, and kernel K was 7% less compared with C–S–W. Kernel Zn concentration was 16% lower in C–S–H than in C–S and C–S–H/A–A–A. Thus, diversification of the C–S rotation with wheat (C–S–W) increased yield while conserving kernel P and K concentration, whereas diversification with oat/pea hay + alfalfa (C–S–H/A–A–A) increased grain yield and kernel N concentration but decreased both kernel P and kernel K concentration.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».