Effect of tillage regimens on soil erosion, nematodes, and carrot yield in Prince Edward Island
Notice bibliographique
Résumé
Prince Edward Island soils have rooting depths of 25 to 40 cm (10 to 16 in), and soil erosion is critical on these shallow soils. Soil erosion has been identified as a problem by local carrot producers. The objective of this project was to examine the impact of pre- and post-planting soil conservation methods on the reduction of soil sediment loss and relative water runoff using a rainfall simulator. The effect of these methods on carrot yield and change in nematode populations were also assessed. Pre-planting treatments consisted of fall mold-board plowed, fall disced, fall chisel plowed, and no fall tillage with or without fall-applied mulch. Post-planting treatments were established between-row as mulch, dyking, fall rye, barley, and a control (no treatment). The pre-planting experiments show that fall disced, fall chisel plowed and no tillage with or without mulch are unacceptable to producers because they hinder bed formation and seeding operations. Root-lesion nematodes in the carrot root at harvest were four times higher in the mulched than the non-mulched plots. The post-planting results show that between-row mulching or dyking in combination with the spring chisel plowed significantly reduced relative soil sediment loss overall by 68% and 48%, respectively. We conclude that soil erosion prevention in a carrot crop can be achieved with spring chisel plowed combined with post planting mulching.
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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 ».