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Enregistrement W2971008827 · doi:10.2134/agronj2018.10.0653

Agronomic and Economic Benefits of Rotating Corn with Soybean and Spring Wheat under Different Tillage in Eastern Canada

2019· article· en· W2971008827 sur OpenAlexafffundabout
Bernard Gagnon, Stéphan Pouleur, Jean Lafond, Gaétan Parent, Denis Pageau

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésAgronomyTillageCrop rotationPloughStrawRotation systemYield (engineering)CropMathematicsEnvironmental scienceBiologyChemistryNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agronomic and economic performance of the corn ( Zea mays L.)–soybean [ Glycine max (L.) Merr.] rotation is well documented, but few studies have investigated the addition of spring wheat ( Triticum aestivum L.) to this rotation, particularly at the northern limit of corn and soybean production in North America. A 6‐yr field study was initiated in 1999 on a clay soil in eastern Canada to identify the best crop rotation (continuous corn, continuous soybean, corn–soybean, corn–corn–soybean, corn–soybean–spring wheat, or corn–spring wheat–soybean) under moldboard plow (MP) and reduced tillage (RT) in terms of grain yield, soil aggregate distribution, and annual net returns. To isolate the effect of annual climatic conditions, all crop phases of each rotation were present each year for a total of 13 rotation sequences within each soil tillage practice. Corn grown in rotation had greater yield (+0.6 to +0.9 Mg ha −1 ) than continuous corn or second‐year corn regardless of soil tillage. Soybean grown once every 3 yr had consistently greater yields (+0.20 Mg ha −1 ) than continuous soybean. The addition of spring wheat in the rotation improved both corn and soybean yields compared with either continuously cropped. The RT management did not affect crop yield but increased the soil macro‐aggregation only when corn was present in the rotation. Economic analysis revealed that continuous soybean, the 3‐yr corn–soybean–spring wheat with wheat straw being sold, and the 2‐yr corn–soybean were the most profitable and most efficient rotations when averse risk is considered. Core Ideas Corn in rotation yielded 0.7 Mg ha −1 more than continuous corn, regardless of soil tillage. Soybean grown once every 3 yr had consistently higher yields than continuous soybean. Including spring wheat in the corn and soybean continuous cropping improved corn and soybean yields. Reduced tillage did not affect crop yield but improved soil macro‐aggregation when corn grown continuously or in rotation. Continuous soybean, corn–soybean, and 3‐yr rotation with corn, soybean, and spring wheat with wheat straw being sold were the most efficient economic rotations when considering the risk aversion.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,925

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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