MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6903452243 · doi:10.1139/cjps-2014-356

Yield and profitability of fallow and fertilizer inputs in long-term wheat rotation plots at Lethbridge, Alberta

2015· article· en· W6903452243 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerCrop rotationRotation systemYield (engineering)StrawRotation (mathematics)PhosphorusCrop yield

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smith, E. G., Janzen, H. H. and Kröbel, R. 2015. Yield and profitability of fallow and fertilizer inputs in long-term wheat rotation plots at Lethbridge, Alberta. Can. J. Plant Sci. 95: 579-587. A long-term, 42-yr study was used to determine the impacts of crop rotation and fertility management on wheat yield and profitability. Crop rotations included continuous wheat (W), fallow-wheat (FW), and fallow-wheat-wheat (FWW). Original plots were split for nitrogen (N) and phosphorus (P) fertility treatments, a two-factor factorial for N (0 and 45 kg ha-1) and P (0 and 20 kg ha-1). Phosphorus increased yield during the first half of the period, but had little impact during the last half. Nitrogen had no yield impact on fallow crops during the first half of the period, but had a positive impact during the last half, and throughout for wheat after wheat. The soil became incapable of releasing adequate N for wheat after fallow. Simulated distributions of net returns determined the W rotation with N and P fertilizer had, on average, the highest but also the most variable net return. Net return was higher during the last half of the study, and the fertilized continuous wheat rotation had the highest average net return. The continuous wheat rotation was more risky, and producers averse to risk would prefer the less risky fertilized fallow-wheat rotation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,008 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioOne Complete (BioOne)Même sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207