Forage yield and biological nitrogen fixation of pea–cereal intercrops for hay production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intercropping forage pea ( Pisum sativum L.) with barley ( Hordeum vulgare L.) or oat ( Avena sativa L.) is an alternative way of cropping to improve forage yield and quality for hay production compared to monocropping. A 2‐year (2016–2017) field study was conducted at three sites in Saskatchewan, Canada, to evaluate forage production and biological nitrogen fixation (BNF) of pea–cereal intercrops in comparison to pea, barley, and oat monocrops with and without 60 kg N ha −1 fertilization. Barley and oat were dominant ( p < 0.001) in the intercrop by accounting for 65%–92% of the total dry matter (DM) yield. Compared to the pea monocrops, pea–cereal intercrops significantly increased forage DM yield at Melfort (52%–73%), Saskatoon (68%–118%), and Swift Current (25%–69%). At Melfort, nitrogen (N) fertilization increased total forage DM yield ( p = 0.003) of monocrops and intercrops but it reduced N fixation by 22%–63% ( p < 0.01). At Swift Current site, N fixation was reduced by 35%–65% ( p = 0.019) when N fertilizer was applied. The total amount of N fixation varied from 18 kg N ha −1 (Swift Current) to 59 kg N ha −1 (Melfort), whereas the N transfer rate ranged from 17% (pea:oat) to 43% (pea:barley) in the intercrops. This study indicates that intercropping forage pea with forage barley or oat increased forage DM yield and N fixation. Effect of N fertilization on BNF was site specific, reducing N fixation of pea at two of three sites in the study.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».