MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2618988194 · doi:10.1139/cjps-2016-0342

Yield and uptake of nitrogen and phosphorus in soybean, pea, and lentil, and effects on soil nutrient supply and crop yield in the succeeding year in Saskatchewan, Canada

2017· article· en· W2618988194 sur OpenAlexaffvenueabout
Jing Xie, J.J. Schoenau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésAgronomyYield (engineering)PhosphorusNutrientCropNitrogenCrop yieldEnvironmental scienceBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is little information on soybean [Glycine max (L.) Merr.] grown in western Canada despite its expanding acreage in this region. This study quantified the yield and uptake of nitrogen (N) and phosphorus (P) in three short-season soybean varieties (in 2014) and their impact on following wheat and canola crops, as well as soil nutrient supplies in 2015 in comparison to three pea and three lentil varieties at four sites in Saskatchewan. In 2014, soybean had comparable grain yield (929–3534 kg ha−1) and higher grain N (39–48 g kg−1) and P (5.1–6.8 g kg−1) concentrations compared with pea and lentil. In 2015, although soil N and P supplies showed some responses to different stubbles during the growing season, cumulative soil nutrient supplies were similar in soybean, pea, and lentil stubbles at the end of the season. Overall, soybean, pea, and lentil stubbles had similar impact on the yield and uptake of N and P in the wheat or canola crop grown in the subsequent year. The findings suggest promising potential for soybean production to achieve rotational benefits similar to other grain legumes grown under western Canadian soil–climatic conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetLegume Nitrogen Fixing SymbiosisTravaux en français237 207