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Enregistrement W7002497972

Nutrient Management Practices for the Optimization of Organic Milling Oat (Avena sativa)

2021· dissertation· en· W7002497972 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureGreen manureCropCrop residueNutrientCrop yieldNutrient managementCrop rotation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milling oat (Avena sativa L.) is a staple crop in the Canadian organic sector. With seeded oat acreage expanding yearly, sustainable soil fertility management is vital to ensure crop demand is met. Constraints with current permitted organic and inorganic-based P inputs often lead to P-deficient soils in organic systems. This study aims to optimize the growth and yield of organic milling oat by evaluating the effects of various organic and inorganic nutrient inputs and their cultural management practices. Crop rotations utilizing legume green manures and animal manures can supply crop nutrient needs and maintain soil health in organic systems. Four two-year crop sequence trials conducted near Saskatoon, Saskatchewan (SK) evaluated the residual effects of preceding crop type, animal manure source, and its application timing on subsequent organic oat yields. Preceding crops consisted of fababean (Vicia faba L.) for seed, fababean green manure, fallow, and wheat (Triticum aestivum L.). Fall applications of composted cattle manure and fresh laying hen manure were applied at rates of 14 and 8 tonnes of manure ha-1, respectively, averaged across all sites. Manure was applied prior to the preceding crop or prior to the oat crop and included an untreated control. Fallow and the green manure resulted in comparable subsequent oat grain and biomass yields that were higher than those following fababean for seed and wheat crops. Integrating animal manure applications with a preceding crop did not increase subsequent oat yields compared to their corresponding untreated controls. Overall, the preceding crop type alone had the greatest impact on oat yield, highlighting the potential of fababean as a productive green manure crop. Struvite is a wastewater-recycled P mineral that is currently being explored as a potential slow-release inorganic P fertilizer alternative. Field studies compared the growth and yield of oat fertilized with struvite and monoammonium phosphate (MAP) at four sites: three in SK with soil test P ranging from sufficient to deficient, and one in Manitoba (MB) with very low soil test P. Struvite and MAP were applied at 0, 15, 30, 45, and 60 kg of equivalent P ha-1. Increasing P rates led to linear increases in early vegetative crop responses, regardless of fertilizer source at three of the four sites. Early season crop responses did not lead to yield responses at these sites. Physiological mature crop and grain yield responses to struvite only occurred at MB. These results showed that struvite can be an effective P fertilizer for oats, especially under P-deficient conditions. These studies demonstrated how sustainable inputs and management practices can effectively address yield gaps in organic oat production across diverse conditions. Simultaneously, they highlight the significance of maintaining soil fertility for future crop production in the western Canadian prairies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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