Minimizing Lentil Harvest Loss through Improved Agronomic Practices in Sustainable Agro-Systems
Notice bibliographique
Résumé
Lentils are one of the most common legume crops used to diversify the cereal-oilseed cropping system in semi-arid environments. Lentils are a major source of protein and fiber for human consumption worldwide. However, the morphological characteristics of lentil plants—such as a short stem and low pod positioning—and complicated combine harvesting methods often result in yield loss. This also increases the susceptibility of a lentil crop to disease and render it less competitive against weeds. As a result, producers have resorted to using pesticides in order to mitigate the effects of weeds and disease. As a consequence, there have been undesirable negative environmental impacts on sustainable agroecosystems. Although land rolling, stubble management, and pesticide usage are common agronomic practices used to increase lentil yield and mitigate the issues associated with its morphology, their comprehensive effects on lentil growth and harvest loss are still not fully understood. In this study, we examined the impact of stubble management, the timing of land rolling, and the application of common fungicides and herbicides on lentil growth and yield. We found that stubble management and the timing of rolling modified lentil morphological structures, and thus impacted lentil yield and seed loss. These results were influenced by environmental factors, such as precipitation during the growing season. Although the results did not show significant interaction between fungicide application and lentil growth and yield, herbicide applications, stubble management, and the timing of rolling, along with common pesticide application strategies tested in our study, showed effects that were dependent on environmental conditions. Based on our results, we concluded that stubble management and the timing of rolling, combined with pesticide applications, can affect lentil seed loss and yield by modifying plant morphology. This was largely influenced by environmental conditions such as precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».