Optimizing organic no‐till planted soybean with cover crop selection and termination timing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research is needed to develop and optimize agroecological practices that can replace unsustainable managementand increase agricultural diversification. Field experiments were conducted in Maryland and New York to assess the effect of cover crop cultivar selection and cover crop termination soybean [ Glycine max (L.) Merr.] planting (roll‐plant) date on cover crop growth stage, biomass, and reseeding; weed biomass; and soybean density and yield in organically managed no‐till planted soybean production. Twelve winter cereal cultivars—four each for barley ( Hordeum vulgare L.), cereal rye ( Secale cereale L.), and triticale (× Triticosecale Wittm. ex A. Camus.)—were seeded at equivalent densities and terminated at four roll‐plant dates. Although many cover crop cultivars had not yet reached the recommended growth stage for adequate termination (anthesis) at the earlier roll‐plant dates, greater soybean yields and similar cover crop reseeding, compared with later dates, were observed. Weed biomass was low across treatments despite cover crop biomass production below the recommended threshold of 8 Mg ha −1 . When pooled over cultivars, triticale performed as well as cereal rye in terms of biomass production, weed suppression, and soybean yield. Within each species, differences in weed biomass and soybean yield were observed among cultivars, but inconsistent across site‐years. Results from this research also show that planting soybean before cover crop anthesis can help maximize yield. Farmers can improve management in cover crop‐based no‐till planted soybean by selecting regionally adapted winter cereal species and cultivars that perform well across a range of outcomes, rather than focusing exclusively on biomass production.
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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) | 0,000 | 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 ».