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Enregistrement W4392711891 · doi:10.1007/s11540-024-09711-6

Reducing Yearly Variation In Potato Tuber Yield Using Supplemental Irrigation

2024· article· en· W4392711891 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePotato Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensWind Energy Institute of CanadaUniversity of Prince Edward IslandAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésIrrigationYield (engineering)Environmental scienceAgronomyGrowing seasonCultivarWater contentFertilizerAgricultureMoistureBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated the influence of supplemental irrigation (SI) on yearly variation in potato yield and associated economics in a humid climate. On-farm trials were conducted in four to five fields annually in Prince Edward Island, Canada from 2019 to 2022. The research involved four different treatments: rainfed production as the control group, irrigation following conventional practices, irrigation guided by soil moisture monitoring, and irrigation guided by soil moisture monitoring coupled with a 20% reduction in fertilizer input. While six commonly-grown russet potato cultivars were used, local standard cultural practices were followed at all sites. In 2019 SI significantly increased marketable yields (MY), which was primarily attributed to a drought period that extended from July to early August. Similarly, in 2020 SI led to a substantial rise in MY due to growing season rainfall being significantly lower than the optimal water demand for the potato plant. Conversely, in 2021 and 2022, when rainfall was relatively sufficient and evenly distributed, farmers either refrained from irrigating or employed minimal irrigation rates, resulting in negligible MY responses. Tuber yield increase as a result of SI varied with rainfall and thus fluctuated yearly. Cross-year comparisons revealed that SI can effectively mitigate annual fluctuations in tuber yield. A cost–benefit analysis indicated that employing SI to minimize yearly variation in tuber yield can be either profitable or unprofitable in the long term, and is contingent on the costs linked to irrigation equipment, the water supply system, operational aspects, field scale, and rainfall distribution. These findings hold significance for guiding decisions in water management for potato production in humid environments.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,238 · 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