Enhanced biological nitrogen fixation in pea-canola intercrops quantified using 15N isotopic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Legume and non-legume intercrops are a promising tool to increase productivity and reduce reliance on nitrogen (N) fertilizers through N 2 fixation. However, limited research quantifying N contributions in pea-based intercrops warrants further exploration. Across Saskatchewan, pea-oat (PO) and pea-canola (PC) intercrops, along with their monocrops, were grown under three N fertilizer rates (0, ¼, and ½ of N applied to non-legume monocrops), while canola and oat monocrops received their full recommendation rates. Using the 15 N dilution method, the percentage of N derived from the atmosphere (%Ndfa) was higher in intercropped peas than in pea monocrops. On a per pea plant basis, PC increased N fixation by 22 % over pea monocrop, but PO reduced N fixation by 15 %. Soil was the major source of N for intercrops (61–73 %), followed by atmosphere (20–38 %), and then fertilizer (1–7 %). Comparing intercrops, PO recovered 22 % more N fertilizer than PC; however, neither intercrop recovered more fertilizer N than non-legume monocrops. Increasing N fertilizer supply to intercrops did not affect N uptake or N fertilizer recovery but reduced %Ndfa by up to 14 % and N fixation by up to 36 %, indicating that no N fertilizer is needed for intercrops. The intercrops had similar biomass N to monocrops, but PC’s greater N fixation led to more efficient N use than PO and monocrops on a per land area basis. The results indicated that pea-based intercrops significantly increased %Ndfa and altered N sources compared to pea monocrop, providing an alternative pathway for sustainable N management.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».