Previous and Current Crop Effects on Early-Season Root Growth and Growing Season’s Soil Moisture Under Dryland Agriculture in Temperate Climate
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the root growth and changes in soil moisture content during the growing season for dryland agriculture crops can improve crop production. It was hypothesized that early-season root growth might be influenced by previous crop and current crops, and soil moisture content and depletion pattern during the growing season and residual soil moisture may be affected by the crop type. A study was conducted on the early-season root growth of canola (Brassica napus L.), wheat (Triticum aestivum L.), and flax (Linum usitatissimum L.) in 2015; and changes in soil water content during the 2013, 2014, and 2015 growing seasons under canola, flax, wheat, barley (Hordeum vulgare L.), and pea (Pisum sativum L.). Early-season root growth of the canola and flax crops was better on wheat than canola stubble, while for wheat it was similar on the stubbles of both wheat and canola. Soil moisture depletion started relatively earlier under the barley and wheat and later under the flax compared to the canola and pea crops. Flax continued to deplete soil moisture for a longer period than the other crops. With some exceptions, all crops could deplete soil moisture to a similar level (down to about 15% or somewhat lower) by the end of their growing seasons. Generally, almost equal amounts of residual soil moisture remained after the different crops.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».