Nitrogen content of pea‐based cover crop mixtures and subsequent organic corn yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organic growers rely heavily on manure additions to meet corn ( Zea mays L.) nitrogen (N) needs. Considering the limited availability of farmyard manure and its increasing cost, the use of cover crop mixtures may help in addressing this challenge. The impact of fall‐seeded cover crops with or without pelletized poultry manure application on corn yield and N dynamics was investigated at three sites in Québec, Canada. Cover crop treatments consisted of field pea ( Pisum sativum L.) in a pure stand, 2‐, 6‐, and 12‐species pea‐based mixtures, and a weedy control without cover crops. Nitrogen content of shoot biomass was the greatest for the pure stand of field pea at Augustin17 (157 kg N ha –1 ), and for the pure stand of field pea and the 2‐species mixture at Augustin18 (average of 109 kg N ha –1 ) and Barthelemy17 (average of 171 kg N ha –1 ). Nitrogen content of root biomass averaged 13 kg N ha –1 . Cover crops increased organic corn grain yield by 28% compared to a weedy control. Corn grain yield was similar following the pure stand of field pea and the mixtures of 2 and 12 species, showing no clear advantage of using mixtures instead of a pure stand of field pea regarding N supply and corn yield. Corn yield increased by 10% with poultry manure application irrespective of the cover crop treatments. These results indicate that the use of cover crops, either a pure legume or legume in mixture, could contribute to organic grain corn yield.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».