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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».