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Enregistrement W3034333193 · doi:10.1139/cjps-2019-0317

Under-seeding potato with nurse crops in eastern Canada: challenges and opportunities

2020· article· en· W3034333193 sur OpenAlexaffvenueabout
Judith Nyiraneza, Sheldon Hann, Josée Owen, Bernie J. Zebarth, Kyra Stiles, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomySeedingCropHordeum vulgareYield (engineering)SecaleGrowing seasonEnvironmental scienceCrop yieldBiologyPoaceaeMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil erosion can be a serious issue in eastern Canada during the 3–5 wk that it takes for potato (Solanum tuberosum L.) to emerge under the cool, humid climatic conditions with frequent heavy rainfall events. Seeding a fast-growing nurse crop at the same time as the potato crop can hold the soil particles in place, reduce surface crusting, and increase water infiltration. The objective of this study, conducted in Prince Edward Island and in New Brunswick in 2017, was to evaluate the effects of under-seeding potato with barley (Hordeum vulgare L.) and winter rye (Secale cereale L.) on marketable potato yield, nitrate dynamics during the growing season, and soil moisture content. Nurse crop growth was terminated mechanically (hilling), with a selective herbicide, or with a nonselective herbicide. Yield increases ranging from 9% to 91% were observed when nurse crop growth was terminated using a nonselective herbicide at both sites. Inconsistent results were obtained when a mechanical method or a selective herbicide were used, with marketable yield reduced at one site and no effect on yield at another site. There was a trend toward higher soil nitrate contents under the control than under the nurse crop treatments, though it was not consistent across sampling times. Results demonstrated that there are circumstances under which nurse crops can be successfully integrated into a potato-based system and provided future hypotheses to test. Potential confounding factors that can impact the nurse crop efficiency are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,115 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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