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Enregistrement W7038421366

Improving Chickpea, Durum Wheat, and Mustard Yield, Crop Health, and Soil Fertility with Potassium Chloride, Phosphorus, and Copper Fertilizer

2024· article· en· W7038421366 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotashStrawCropFertilizerNutrientSoil fertilityPotassiumSoil water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potash (KCl; 0-0-60) fertilizer is the most economical and widely used source for K and Cl for crop nutrition. However, the link between potash fertilization and crop yield and disease incidence has not been investigated with chickpea, mustard, and durum wheat crops on the prairies. To address this gap, field experiments near Central Butte, SK were completed in 2022 and 2023 along with controlled environment studies using three soils taken from across the Brown soil zone of Saskatchewan where the crops are commonly grown. For the field study, small plot RCBD experiments were set up in a field with treatments of starter potash banded at 40 kg KCl/ha and a control with no KCl at two slope sites: a dry knoll and a moist depression. In both years of the field study, growing season conditions were drier and hotter than normal and there were no significant responses in crop yield or large reductions in disease resulting from the additional starter potash application. This outcome aligned with the soil test values of high exchangeable potassium and K supply rate found in the soil and the limited moisture available during both growing seasons. In the depressional site, greater crop yield and nutrient removal was observed compared to the upslope knoll site due to the higher inherent soil fertility and additional moisture available. Crop and straw tissue analysis revealed no significant increases in K or Cl concentration from the KCl application. Most of the K and Cl uptake in the above ground biomass was in the straw portion rather than the grain, with about 30% of the above ground K and Cl contained and removed in the grain of chickpea and 10% in the grain of durum and mustard. The controlled environment studies examined the effect of starter KCl, monoammonium phosphate (MAP), and copper sulfate (CuSO4) alone and in combination on early crop growth and root and shoot disease incidence of the chickpea, mustard, and durum wheat crops. Even though there were high extractable concentrations and supply rates of K, P, and Cu levels considered above sufficiency in all three soils used, significant early season growth responses to fertilization were sometimes observed, varying by soil and crop type. Increases in early season biomass were found in the mustard grown in the sandy Chaplin association soil as well as the durum wheat grown in the loamy Sutherland association soil, and chickpeas grown in the Swinton association. In some cases where benefits were observed from fertilization, greatest increases were observed from the additive effect of fertilizers. Generally, the plant tissue P, Cu, and Cl concentrations responded more to fertilization than K, possibly due to inherently large K supplies in the soils. Chickpea biomass in the growth chamber was influenced by the presence of an emerging concern, referred to as the chickpea health issue, and there was no observed treatment effect on the severity of the chickpea health issue or other diseases present. Overall, yield and disease incidence responses of chickpea, mustard, and durum wheat to fertilization with KCl alone appear to be muted under dry conditions often found in the field in southern SK soils, but may be attenuated when phosphorus and copper fertilizers are applied under optimal conditions for growth.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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