Soil properties and fenugreek (Trigonella foenum-graecum L) growth, yield and quality as affected by tillage systems, crop rotation and nitrogen fertilization under semi-arid climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adopting sustainable agricultural practices is considered as an effective strategy to mitigate climate change and to improve soil health and crop production.This study aims to assess the impact of tillage systems (no-tillage (NT) and conventional tillage (CT)), crop rotation (faba beans - oat and faba beans - durum wheat) and nitrogen fertilization rates (0, 20 and 40 kg N.ha −1 ) on soil properties and growth and yield of fenugreek. Soil samples were collected at two stages: at the 50% blossoming stage and after harvest and fenugreek quality and yield and its components were measured.The results showed that tillage systems and crop rotation treatments had great influence on soil properties. In general, the highest soil organic carbon (SOC) (13.4 and 14.2 g.kg −1 ), total nitrogen (1.0 and 1.1 g.kg −1 ), nitric nitrogen (75.73 and 62.42 mg.kg −1 ), ammonium-nitrogen (14.90 and 19.08 mg.kg −1 ). were recorded in no tillage practice with durum as a previous crop at 50% blossoming and harvest stage respectively. Exception for SOC, the highest nitrogen fertilization rate improved most of soil variables at both growth stages. Greater biomass and grain protein content were obtained under NT system and 40 kg N.ha −1 . Previous crops had no effect on grain protein content. Also, there was a significant synergy among soil fertility and fenugreek production. Conservation tillage, durum wheat previous crop and highest nitrogen fertilization rate gave the best aboveground biomass, yield and yield attributes performances. Overall, NT associated with durum wheat as a previous crop and nitrogen fertilization (40 kg N.ha −1 ) are the suitable combination to improve both soil quality, and fenugreek yield.
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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) | 0,000 | 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 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 ».