Long-term cropping system impact on quality and productivity of a Dark Brown Chernozem in southern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Smith, E. G., Janzen, H. H. and Larney, F. J. 2015. Long-term cropping system impact on quality and productivity of a Dark Brown Chernozem in southern Alberta. Can. J. Soil Sci. 95: 177-186. Long-term cropping system studies offer insights into soil management effects on agricultural sustainability. In 1995, a 6-yr bioassay study was superimposed on a long-term crop rotation study established in 1951 at Lethbridge, Alberta, to determine the impact of past cropping systems on soil quality, crop productivity, grain quality, and the relationship of yield productivity to soil quality. All plots from 13 long-term crop rotations were seeded to wheat (Triticum aestivum L.) in a strip plot design [control, nitrogen (N) fertilizer]. Prior to seeding, soils were sampled to determine soil chemical properties. Total wheat production for the last 4 yr of the study was used as the measure of productivity. The 1995 soil analysis indicated crop rotations with less frequent fallow and with N input had higher soil quality, as indicated by soil organic carbon (SOC) and light fraction carbon (LF-C) and N (LF-N). SOC had a positive relationship to total wheat yield, but was largely masked by the application of N in this bioassay study. Frequent fallow in the previous crop rotation lowered productivity. The concentration of LF-C had a negative relationship, whereas LF-N had a positive relationship to total wheat yield, with and without N fertilization in this bioassay study. Grain N concentration was higher with applied N and when the long-term rotation included the addition of N by fertilizer, livestock manure, annual legume green manure or legume hay. This study determined that long-term imposition of management practices have lasting effects on soil quality and crop productivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».