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Enregistrement W6991700123

The Impact of Cover Cropping on Soil Nitrogen Availability, Crop Nitrogen Use, and Nitrous Oxide Emissions in a Prairie Potato—Grain Crop Rotation

2022· dissertation· en· W6991700123 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover cropCanolaCropCrop rotationGrowing seasonPerennial plantCroppingMonocultureMultiple cropping
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In prairie regions of Canada, growers are beginning to adopt cover cropping. Yet several questions remain unanswered on the viability, impact, and benefits associated with cover cropping in a short growing season region like the prairies. To address this gap, a four-year fully phased crop rotation trial consisting of wheat (Triticum aestivum)- canola (Brassica napus)- potato (Solanum tuberosum)- pea (Pisum sativum) grown with vs. without shoulder-season cover crops, red clover (Trifolium pratense), berseem clover/oat (Trifolium alexandrinum/Avena sativa), rye (Secale cereale), and mustard/tillage radish (Brassica juncea/Raphanus sativus) respectively, was set up in Saskatoon to determine cover crop influence on N availability, crop nitrogen use efficiency (NUE), and N2O emissions. A short rotation (wheat-canola) and a perennial alfalfa were included as treatment checks. Results showed that cover crops are viable, but success depends on species, management, and weather conditions. It was evident that cover crops influenced N cycling during the non-growing season (in the fall or spring). Cover crops had potential to reduce post-season N losses through plant N uptake and subsequent N release through mineralization. However, there was no cover crop effect on main crop yields and NUEs. When cover crop impact on N2O emissions were evaluated, several trends pointed towards higher N2O emissions with vs. without cover crops especially if a legume appeared in the phase studied. However, there were exceptions where cover crops significantly increased emissions. Emission events were observed post-fertilization and at spring thaw for all crop rotations. The growing season, post-harvest and spring thaw contributed 51, 7 and 42%, respectively to the cumulative annual emissions. Overall, it can be concluded that N dynamics were not markedly influenced by cover crops in the crop rotations studied. Longer-term studies are recommended to detect any possible impacts on N cycling, as cover crop effects may gradually build overtime. Future research should investigate methods of supporting rapid cover crop establishment and biomass accumulation (i.e., cold hardy varieties, early-seeding or under-seeding techniques). To sufficiently benefit main crop NUEs and reduce the risk of N losses, cover crop management may need to be bundled with other practices such as N fertilizer rate adjustments.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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