CATTLE MANURE IMPACTS ON ORGANIC WHEAT PRODUCTION <i></i>IN THE NORTHERN GREAT PLAINS
Notice bibliographique
Résumé
Supplying adequate N when growing wheat (Triticum spp.) organically can be challenging. The impact of a one-time application of beef cattle manure (manure) at 0, 12, 25, and 50 Mg ha-1 on grain yield and quality in wheat/summerfallow (SF) and wheat/legume green manure (LGM) systems was determined from 2021 through 2024. Treatments were arranged in a RCB as a split plot with manure rates comprising main plots and crop phases (wheat after SF, wheat after LGM, SF, and LGM) comprising subplots. An additional main plot consisted of a urea fertilizer check. Wheat yields were greater following a manure application of 50 Mg ha-1 compared to low rates (≤ 12 Mg ha-1) and the urea treatment in 2023 and 2024 (P< 0.05). Persistent drought confounded wheat yield response in 2021 and 2022. Grain yield was lower when wheat followed LGM than SF in 2022 and 2023. Grain protein concentrations were comparable or higher at heavier (≥ 25 Mg ha-1) versus lighter (≤ 12 Mg ha-1) manure rates, and in later years when urea was applied versus the heavy manure rate due to yield-induced protein dilution. However, at manure rates ≥ 25 Mg ha-1, grain protein concentration generally remained above the 121 g kg-1 threshold of N deficiency. Impacts of preceding wheat with LGM compared to SF on grain protein concentration were inconsistent, as were manure and urea fertilizer effects on wheat grain test weight. A positive legacy effect can result when manure is applied at 50 Mg ha-1.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».