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Enregistrement W2966428350 · doi:10.3390/agriculture9080172

The Effect of Cover Crops on the Yield of Spring Barley in Estonia

2019· article· en· W2966428350 sur OpenAlexfundno aff
Merili Toom, S. Tamm, Liina Talgre, Ilmar Tamm, Ülle Tamm, Lea Narits, Inga Hiiesalu, Andres Mäe, E. Lauringson

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Rural AffairsEesti Teadusagentuur
Mots-clésCover cropVicia villosaSecaleAgronomyHordeum vulgareRaphanusTrifolium alexandrinumBiologyCropForagePoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using cover crops in fallow periods of crop production is an important management tool for reducing nitrate leaching and therefore improving nitrogen availability for subsequent crops. We estimated the short-term effect of five cover crop species on the yield of successive spring barley (Hordeum vulgare L.) for two years in Estonia. The cover crop species used in the study were winter rye (Secale cereale L.), winter turnip rape (Brassica rapa spp. oleifera L.), forage radish (Raphanus sativus L. var. longipinnatus), hairy vetch (Vicia villosa Roth), and berseem clover (Trifolium alexandrinum L.). The results indicated that out of the five tested cover crops, forage radish and hairy vetch increased the yield of subsequent spring barley, whereas the other cover crops had no effect on barley yield. All cover crop species had low C:N ratios (11–17), suggesting that nitrogen (N) was available for barley early in the spring.

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)0,000
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 enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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