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Enregistrement W6940736376 · doi:10.1139/cjps10032

Effect of crop rotation, fertilizer and tillage management on spring wheat grain yield and N and P content in a thin Black Chernozem: A long-term study

2011· article· en· W6940736376 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerMonocultureTillageCropChernozemYield (engineering)ManureCrop yieldHay

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campbell, C. A., Lafond, G. P., VandenBygaart, A. J., Zentner, R. P., Lemke, R., May, W. E. and Holzapfel, C. B. 2011. Effect of crop rotation, fertilizer and tillage management on spring wheat grain yield and N and P content in a thin Black Chernozem: A long-term study. Can. J. Plant Sci. 91: 467-483. We analyzed the agronomic data from a 50-yr crop rotation experiment being conducted on a fine-textured, thin Black Chernozem at Indian Head, Saskatchewan in Canada. Our objective was to determine how a change from conventional-till to no-till, together with an increase in N fertilizer rates recommended by the Saskatchewan Soil Testing Laboratory has affected wheat yields and N and P balance in the systems over the past 20 yr. The treatments assessed were fertilized (N+P) and unfertilized fallow-wheat (Triticum aestivum L.) (F-W), F-W-W, and continuous wheat (ContW), and unfertilized legume green manure (LGM)-W-W and F-W-W-brome (Bromus inermis Leyss.)/alfalfa (Medicago sativa L.) hay (H)-H-H. On average, N applied to wheat grown on fallow was 6kgha-1yr-1 from 1957 to 1989 and 57kgha-1yr-1 from 1990 to 2007; for wheat grown on stubble, the N rates were 21kgha-1yr-1 from 1957 to 1977 and 85kgha-1yr-1 thereafter. Crops received P at 10kgha-1yr-1. On average, fertilizer increased wheat yield of fallow-wheat by 31%; the hay system increased fallow-wheat yield by 26% compared with unfertilized fallow-wheat in F-W-W, and the LGM system increased it by 14%. Effects were greater on stubble crop than on fallow crop, with fertilizer increasing the yield of wheat grown on stubble in the monoculture system by 114%, the hay system increasing it by 83% and the LGM system increasing it by 37%. The legume-containing rotations increased yields by increasing the N supplying capacity of the soil with the hay system being more effective than the LGM because legumes occurred more frequently in the hay rotation (3 in 6 yr vs. 2 in 6 yr). The benefit of the legume-containing systems on wheat yield may have been restricted because this unfertilized system steadily depleted available soil P. Average annualized wheat production in F-W, F-W-W and ContW rotations was unaffected by cropping frequency for the unfertilized systems, but it was directly proportional to cropping frequency for the fertilized systems. Annualized wheat production for the LGM-W-W rotation was 18% greater than for unfertilized F-W-W, but 41% less than for the fertilized F-W-W. Annualized wheat production in the hay-containing rotation was 32% less than in the unfertilized F-W-W rotation because of the less frequent presence of wheat in the hay system. Greater rates of N fertilizer in the later years increased yields and grain N content; this resulted in less residual NO3-N in the soil compared with previous years with lower fertilizer N. Thus, we expect there will be less likelihood of NO3 leaching under fallow-containing systems under no-till when updated fertilizer recommendations are used compared with previous results under conventional tillage with lower rates of N applications.

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,512

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,242
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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