MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4229445809 · doi:10.5539/jas.v14n6p206

The Assessment of Four Crop-Based Cropping System Productivity, Nutrient Uptake and Soil Fertility With Existing Cropping Systems

2022· article· en· W4229445809 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Abdul Quddus, Md. Alamgir Siddiky, Khokan Kumer Sarker, Mohibur Rahman, Mohammad Ayub Hossain Khan, Md. Anarul Islam, Mohammad Rezaul Karim, Md. Faruque Hossain

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroppingCropping systemAgronomySoil fertilityRandomized block designCropIrrigationNutrient managementFertilizerProductivityMathematicsAgricultural scienceAgricultureAgroforestryEnvironmental scienceBiologySoil waterEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable crop production through intensification of crops in cropping system is a global important issue to ensure food security, human and soil nutrition, poverty alleviation, and job opportunity creation. Rabi crop (mustard/lentil)-Jute cropping system and transplanted (T) Aman rice-Boro (T. Boro) rice cropping system are the traditional cropping systems in Low Ganges River Floodplain (AEZ-12) soils of Bangladesh. Jute and T. Aman rice are usually cultivated in summer season, but the T. Boro rice is cultivated in winter season. Jute and T. Boro rice are highly cost consuming crops due to need more irrigation, labors and fertilizer etc. T. Boro rice and jute are easily replaced by a short duration of mungbean and T. Aus rice in the existing cropping system. Hence field trial on different cropping systems were conducted in Regional pulses Research Station (RPRS), BARI, Madaripur and the adjacent farmers’ field of RPRS during 2013-14 and 2014-15 to compare and evaluate the four crop-based cropping systems with existing cropping systems based on system productivity, nutrient uptake and balance, profitability and sustaining soil fertility. The experiment was planned with six treatments comprising three of four crop-based cropping systems and three existing traditional cropping systems. The treatments were FCS1 (Mustard-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice), FCS2 (Lentil-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice), FCS3 (Fieldpea-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice), ECS1 (Mustard-Jute), ECS2 (Lentil-Jute) and ECS3 (T. Boro rice-T. Aman rice) following randomized complete block design with three dispersed replications. As per results, the greater system productivity (rice equivalent yield: 16368 kg ha-1) was significantly obtained from FCS2 than the other system treatments. The FCS2 treatment exhibited the highest percent increment of rice equivalent yield (REY) over existing cropping system ECS1, ECS2 and ECS3 was 322%, 234% and 84.1%, respectively. Also higher %REY increment of FCS2 was 20.3% and 14.5% over the other four crop-based cropping systems FCS1 and FCS3. Production efficiency was highest in same FCS2 treatment. Land use efficiency increment was observed higher in Fieldpea-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice cropping system. Total nutrient (N, P, K, S, Zn, B) uptakes and nutrient balance were positively influenced among the cropping systems, but both were showed inconsistent trends. The result of postharvest soil exhibited higher organic carbon (8.78 g kg-1) and total N content (0.74 g kg-1) was in FCS2 treatment. The FCS2 was also economically profitable and viable as compared to other cropping systems due to having higher gross return, gross margin and benefit cost ratio (2.48). The FCS3 was the second economically profitable and viable system as compared to other cropping systems. Intensification and diversification of crops from two to four crop-based cropping systems lead to increase the system productivity, profitability, and sustaining soil fertility. Results suggest that lentil-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice followed by Fieldpea-Mungbean-T. Aus rice-T. Aman rice cropping system can practice in the experimental area for positive change the farmers’ livelihoods. This finding may be potential for the area where there is no practice of improving four crop-based cropping systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetAgricultural Science and FertilizationTravaux en français237 207