Diversifying cropping systems enhances productivity, stability, and nitrogen use efficiency
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».