Evaluation of Annual Companion Crops for the Establishment of Perennial Forage Crops in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
The use of companion crops when establishing perennial forages is desirable as it often reduces weed growth and increases forage biomass in the seeding year. In eastern Canada, oat (Avena sativa L.) is the main species used as companion crop; although other species are used, they have not been systematically evaluated. A field study was established in 2019 at three sites in Québec, Canada, to contrast the use of six annual species as companion crops for the establishment of lucerne (Medicago sativa L.)-timothy (Phleum pratense L.) mixtures. Species evaluated include berseem clover (Trifolium alexandrinum L.), annual ryegrass (Lolium multiflorum Lamarck), forage pea (Pisum sativum L.), forage oat, Japanese millet [Echinochloa esculenta (A. Braun) H. Scholz], and sudangrass [Sorghum × drummondii (Nees ex. Steud.) Millsp. & Chase]. The control treatment consisted of the perennial species seeded without companion crop. Treatments were seeded at three dates (mid-May to early-June, mid-June to early-July, and early August) and evaluated during the seeding year based on biomass production and botanical composition. Overall, across sites, for the first two seeding dates, highest annual forage yields were observed with sudangrass, Japanese millet, and oat as companion crops. The use of these species increased yields by 1.8 to 2.5 Mg ha-1 on a dry matter basis (DM) compared to the control which yielded an average of 3.7 Mg DM ha-1. For the early August seeding, response varied significantly across sites. Annual yields were the highest with the use of oat at two sites (avg. of 2.4 Mg DM ha-1), whereas no differences between treatments were observed at the other site. Companion crop species which maximized total forage yields in the seeding year often reduced weed biomass, but also that of perennial species. The impact of treatments on the survival of perennial forages and their production during the first post-seeding year will be presented in a later publication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».