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Enregistrement W2788538439

Opportunities for the Inclusion of Cover Crops in the Corn-Soybean Rotation in Ontario

2018· dissertation· en· W2788538439 sur OpenAlexaboutno aff
Jaclyn Cassandra Clark

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover (algebra)Inclusion (mineral)Cover cropAgronomyCrop rotationAgroforestryGeographyEnvironmental scienceEngineeringBiologyCropSociologySocial scienceMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integration of cover crops in corn (Zea mays L.)-soybean (Glycine max Merr.) rotations may reduce negative impacts on crop yield, soil health, and the environment. Two experiments investigated cover crops in corn-soybean based rotations. Lolium multiflorum (annual ryegrass, AR) and Trifolium pretense (red clover, RC) were planted or broadcast into V5 corn harvested for grain or silage. Cover crop biomass in the spring ranged from 0 to 1.63 Mg ha-1. Grain corn yields were unaffected by cover crops. In the second experiment, three rotations were established: 1) continuous soybean, 2) corn-soybean, and 3) continuous soybean with broadcast or drilled AR or Secale cereale (cereal rye, CR). Cover crop biomass measured late fall was consistently low (<0.50 Mg ha-1). Spring cover crop biomass ranged from 0-1.77 Mg ha-1. Overall, AR, RC, or CR can be used as cover crops in corn-soybean rotations, however variability in biomass accumulation may limit benefits.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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