Nitrogen effects on water use efficiency in the semi-arid Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
In the semiarid environment of the Canadian prairies, water is the main constraint to crop production. Few studies have examined the influence of fertilizer on water use efficiency (WUE) and fewer still have made comparisons on a cropping system basis. We assessed the impact of fertilizer N on WUE in a 39-year crop rotation experiment conducted on a Brown Chernozemic soil at Swift Current, Saskatchewan. The cropping systems included continuous wheat (Cont W) with N+P and P fertilizer alone, and a fallow-wheat-wheat (F-W-W) system with N+P and P only. All cropping systems were managed using conventional tillage practices. We developed an equation to asses WUE of the cropping systems that included water use during the fallow year. We also calculated precipitation use efficiency (PUE, i.e., yield/harvest-to-harvest precipitation). WUE and PUE values and fertilizer effects were greatest in the later third of the study period, due to the increase in recommended fertilizer N rates applied and the more favorable moisture conditions that prevailed. We converted PUE results into net return values ($ ha-1 mm-1 water) by assuming an average price over the 39-yr period and found that N fertilizer in the Cont W system earned an average return above fertilizer cost of $36.39 ha-1 yr-1 and $9.81 ha-1 yr-1in the F-W-W system.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».