Pulse Crops for the Northern Great Plains: I. Grain Productivity and Residual Effects on Soil Water and Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Grain producers need to know the comparative productivity of pulse crops, and their effects on soil N and water, to optimize diversified cropping systems. The objective was to compare grain productivity, water use efficiency (WUE), and apparent N margin among dry pea ( Pisum sativum L.), lentil ( Lens culinaris Medik.), and desi chickpea ( Cicer arietinum L.) and their effects on subsequent soil water and N when grown on loam and clay soil textures. This study was conducted in Saskatchewan, Canada, between 1996 and 1999. On the loam soil, pea yield equaled wheat ( Triticum aestivum L.) and was 39 and 34% greater than that of lentil and chickpea, respectively. On the clay soil, pea yields were 26% less than spring wheat yield, equal to chickpea yield, and 29% greater than lentil yield. The apparent N margin for pea averaged 40 and 32 kg ha −1 greater than for lentil and chickpea, respectively, indicating superior N 2 fixation. Postharvest soil water status to a 122‐cm depth was greater for all pulse crops compared with wheat on both soils, ranging from 25 to 49 mm greater under the clay soil and 12 to 31 mm greater under the loam soil. Postharvest soil water differences occurred primarily below 61 cm. However, differences in soil water status to a 122‐cm depth disappeared by spring. Conversely, postharvest differences among crops for soil N increased over winter due primarily to an increase in soil N status above 61 cm. By spring, all three pulse crop stubbles had greater soil NO 3 –N than wheat, averaging 28 and 12 kg ha −1 greater at the clay and loam soil sites, respectively. Pulse crop productivity was less on the clay than the loam soil, but beneficial effects on soil water and N were greater, indicating that pulse crops will be economically valuable on both soil types.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».