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Enregistrement W4311238938 · doi:10.1002/agj2.21280

Intercropping chickpea–flax for yield and disease management

2022· article· en· W4311238938 sur OpenAlexaboutno aff
Chengci Chen, William L. Franck, Qasim A. Khan, Sooyoung Franck, Frankie K. Crutcher, Kent McVay, Kevin McPhee

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMontana Department of AgricultureMontana Agricultural Experiment Station
Mots-clésIntercroppingMonocroppingBlightLinumAgronomyAscochytaSowingCropYield (engineering)BiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ascochyta blight (caused by Ascochyta rabiei ) is a primary concern of chickpea production worldwide. Intercropping chickpea with a non‐host crop has the potential to suppress this disease and improve resource use efficiency for enhanced crop yield. This study aimed to evaluate the effects of seeding rate and row configuration of chickpea ( Cicer arietinum L.)–flax ( Linum usitatissimum L) intercropping on (1) yield and seed quality, (2) disease incidence and severity of Ascochyta blight of chickpea, and (3) land productivity of this intercropping system. Field trials were conducted at the Eastern Agricultural Research Center, Sidney, MT, and the Southern Agricultural Research Center, Huntley, MT, in 2020 and 2021. Chickpea was planted with flax in four intercropping configurations (70% chickpea–30% flax in mixed rows, 50% chickpea–50% flax in alternate rows, 50% chickpea–50% flax in mixed rows, and 30% chickpea–70% flax in mixed rows). Chickpea yield decreased with increased flax proportion in the mixed rows intercrop. Flax displayed higher competitiveness than chickpea, resulting in decreased yield and protein concentration in chickpea but increased yield and protein content in flax. Land equivalent ratio of intercropping was greater than one, showing improved land productivity (2%–23% greater than monocropping). Intercropping reduced Ascochyta blight disease incidence and severity; the 50% chickpea–50% flax and 30% chickpea–70% flax intercropping configurations could reduce the disease severity to 50% (in Huntley) and 67% (in Sidney) of that in the monocropping. These results indicated that seed ratio and planting configurations of chickpea–flax intercropping may be manipulated to increase land use efficiency and reduce Ascochyta blight in chickpea. Canadian Development Center ‘CDC Leader’ yielded greater than Royal in the higher disease pressure environment in Huntley indicated that selection of disease resistant cultivars is important for managing Ascochyta blight in chickpea.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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