Soil tillage and P fertilization efects on root distribution and morphology of corn (Zea mays, L.) and soybean (Glycin max, L.)
Notice bibliographique
Résumé
In context of conservation agriculture, various soil properties modifications including phosphorus (P) stratification along soil profile induced by no-till practice (NT) might affect crop root development. This study aimed to investigate tillage and P fertilization effects on root distribution and morphology of corn and soybean. A field corn-soybean rotation experiment established in 1992 at l’Acadie is a split-plot design (4 replicates) with tillage (moldboard plough (MP) and NT) and P fertilization (0 (0P), 17.5 (0.5P) and 35 (1P) kg P·ha-1 every two years) as main and sub-plot factors. Soils and corn roots were sampled in 2014 at silking stage by collecting soil cores to 60-cm depth (0-5, 5-10, and every 10 cm) at 5, 15 and 25 cm perpendicularly to the row. Soybean roots were sampled in 2015 at flowering stage. Root length (RL) was determined with WinRHIZO. Corn root length density (RLD) was higher in MP (1.48 cm·cm-3) than in NT (1.28 cm·cm-3). 0P and 0.5P treatments (1.29 and 1.23 cm·cm-3, respectively) significantly reduced RLD compared to 1P (1.62 cm·cm-3). Corn roots mostly accumulated at 0-5 and 5-10 cm. Tillage and P fertilization had no effect on corn root vertical distribution. However, tillage had significant effects on soybean root vertical partition. Soybean in NT had a RLD of 1.95 cm·cm-3 on average; and roots mostly accumulated at 0-10 cm with 44% of total RL. MP had lower RLD (1.55 cm·cm-3), with the highest RL proportion (36%) at 10-20 cm. Additionally, soybean had relatively higher RLDs in 0P and 0.5P than 1P.Compared to corn, the higher proportion of soybean roots in top layers in NT might indicate a higher sensibility of soybean roots to the soil P stratification. While the reduction of corn roots in NT could be more related to a higher weed competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».