MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409590167 · doi:10.1016/j.fcr.2025.109923

Biological N2-fixation and grain yield of pigeon pea: The role of biochar and conservation agriculture in low-input systems

2025· article· en· W4409590167 sur OpenAlexfundno aff
Talent Namatsheve, Jan Mulder, Alfred Obia, Vegard Martinsen

Notice bibliographique

RevueField Crops Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNorges Miljø- og Biovitenskapelige UniversitetNorges Forskningsråd
Mots-clésBiocharAgronomyGrain yieldYield (engineering)Fixation (population genetics)AgricultureConservation agricultureEnvironmental scienceBiologyAgroforestryChemistryMaterials scienceEcologyPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological N 2 -fixation by legumes such as pigeon pea is a potentially important nitrogen input and a pathway for replenishing soil nitrogen (N) in maize dominant cropping systems. Biochar has been reported to affect N cycling, yet there are no studies on the synergism of conservation agriculture (CA) and biochar amendments on biological N 2 -fixation of pigeon pea in low input systems of sub-Saharan Africa. The objective of this study was to investigate the effect of biochar amendments under CA systems on biological N 2 -fixation, as these practices are promising sustainable intensification options in SSA. Specifically, we explored the effects of pigeon pea rotation and biochar amendments under CA on (1) biological N 2 -fixation, and (2) pigeon pea grain yield at three sites located in different agro-ecological regions of Uganda. We hypothesized that application of biochar under CA leads to greater biological N 2 -fixation and grain yield, than CA alone or conventional tillage. We set up three on-station experiments; one in Central Uganda (Mubende district), and two in Northern Uganda (Alebtong and Gulu districts) for two seasons. CA involved minimum tillage with planting basins established by hand hoeing. We investigated four treatments (1) conventional tillage with crop rotation (Conventional), (2) minimum tillage with crop rotation (CA), (3) CA and 2 Mg ha −1 of biochar, applied in both first and second year (CA+BC+BC), and (4) CA and 4 Mg ha −1 of biochar, applied once in the first year (CA+BC). Biological N 2 -fixation was high in Gulu, compared to Alebtong and Mubende; and this was mainly related to low soil N and greater percent of N derived from the atmosphere (%Ndfa), compared to other sites. Treatment effect on biological N 2 -fixation was variable across seasons, biochar application in CA systems did not affect biological N 2 -fixation in 2022 in Alebtong and Mubende. In 2023, biochar amendments in CA systems significantly increased biological N 2 -fixation in all sites. Grain yield was significantly increased by biochar application in CA systems compared to conventional practices, in all seasons and sites. A single dose application or split application of 4 Mg ha −1 biochar had similar effects on biological N 2 -fixation and grain yield. Biological N 2 -fixation was positively influenced by biochar application under CA systems. The additional N input associated with biological N 2 -fixation was up to 106 kg N ha −1 in Gulu and it significantly increased grain yield. There were no differences between once off application of 4 Mg ha −1 of biochar or applying 2 Mg ha −1 in the first year followed by 2 Mg ha −1 in the second year. • Combined effect of conservation agriculture (CA) and biochar on biological N 2 -fixation of pigeon pea in low input systems is not well understood. • Biological N 2 -fixation was variable across sites. • Biochar and CA enhanced biological N 2 -fixation and grain yield of pigeon pea. • Both single dose and split application of 4 Mg ha −1 biochar under CA had comparable results on biological N 2 -fixation and grain yield. • Biological N 2 -fixation was negatively correlated with soil N.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueField Crops ResearchMême sujetCrop Yield and Soil FertilityTravaux en français237 207