Diversifying cropping systems enhances productivity, stability, and nitrogen use efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term field experiments are useful for determining cropping system productivity, stability, and resource use efficiency. With 12 yr (2004–2015) of data from five cropping systems on a long‐term experiment (> 30 yr) under semiarid conditions in Saskatchewan, Canada, a systems‐approach was used to compare grain and protein yield, stability, nitrogen (N) dynamics, N fertilizer (FUE G,P ), and available N use efficiency (NUE G,P ) for grain and protein. Annualized grain and protein yields for wheat ( Triticum aestivum L.)‐canola ( Brassica napus L.)‐wheat‐field pea ( Pisum sativum L.; W‐C‐W‐P) were 2244 and 372 kg ha −1 , respectively, 14 to 38% and 33 to 66% higher, respectively, than continuous wheat (ContW), summer fallow‐wheat‐wheat‐wheat (F‐W‐W‐W), F‐W‐W, and lentil ( Lens culinaris Medik) green manure‐wheat‐wheat (GM‐W‐W). Fallow systems were the most stable, but less productive and well‐adapted to low‐yielding conditions, while GM‐W‐W was the least stable and poorly adapted. The ContW had below‐average stability and was better suited to high‐yielding conditions for grain. The W‐C‐W‐P consistently produced above‐average yields, and was best suited for high‐yielding conditions for grain and protein. The ContW and W‐C‐W‐P had the highest NUE G (26.4 g kg −1 ) and NUE P (4.1 g kg −1 ), respectively, with GM‐W‐W having the lowest (18.1 and 2.7 g kg −1 ); FUE was the reverse of NUE. This long‐term study showed that diversified cropping systems that include pulses can more consistently produce higher grain and protein yields, regardless of growing conditions, than most other systems with lower N fertilizer inputs, thereby potentially reducing the negative environmental consequences associated with N fertilizer application.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle