MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792677724 · doi:10.2136/sssaj2017.08.0284

Modeling Barley Yield in a Dark Brown Chernozem after Discontinuation of Long‐term Manure Application

2018· article· en· W2792677724 sur OpenAlexafffundabout
Ikechukwu Agomoh, Francis Zvomuya, Xiying Hao, Mônica B. Benke

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaLethbridge CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésChernozemManureHordeum vulgareAgronomySoil waterEnvironmental scienceYield (engineering)FertilizerCrop yieldMathematicsSoil sciencePoaceaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Soil properties at the discontinuation of manuring adequately explained subsequent grain yield. Soil TOC, TP, TN, and NO 3 –N were most influential and consistent in explaining yield variability. No evidence of convergence in grain yield among the discontinued manure treatments after 7 yr. Fertilizer application on soils that have received long‐term manure application is often not necessary and typically not advised for environmental reasons. Soil properties at the discontinuation of manure application may assist in modeling crop yield trends on such soils in subsequent years. The data used in this study were from a long‐term field experiment initiated in 1973 at the Agriculture and Agri‐Food Canada Research and Development Centre in Lethbridge, Alberta. Soil and plant samples were collected annually from 1973 through 2010 from irrigated plots that were cropped to barley ( Hordeum vulgare L.) every year. Soil properties measured at the start of the experiment in 1973 were used to model yield in the control plots while soil properties measured at the end of annual manure applications in 2003 were used as predictors in partial least squares (PLS) regressions to model barley yield in subsequent years in plots in which manure application was discontinued. Soil total N, organic carbon, P, and NO 3 –N concentrations were the most important soil properties for modeling annual barley grain yield in manured soils using PLS regression. Our results indicate that initial measured soil properties can be a useful tool in modeling yearly crop yield. During the 7 yr following discontinuation of manure application, there was no evidence of convergence in grain yield among amendment treatments, reflecting that the soil nutrient levels were above agronomic thresholds for optimum yields. Long‐term monitoring of yield will assist in the development of models for predicting when nutrient application will become necessary.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,562

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoil Science Society of America JournalMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207