Nutrient Cycling and Soil Health in Organic Cropping Systems - Importance of Management Strategies and Soil Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Organic field crop systems are characterized by complex rotations with high spatial and temporal vegetative diversity, an enhanced use of legumes, and reduced external nutrient (nitrogen (N) and phosphorus (P)) use. At the same time, a core premise of certified organic agriculture is that this farming system provides benefits to soil health via enhanced microbial diversity. The following short review, drawing primarily upon selected studies from North America, examines the impact of farming systems, and various management strategies within these, on soil organic matter, N and P dynamics, and soil microbial and macrofaunal abundance and diversity. Organic cropping systems are shown to provide benefits with respect to reduced farm N and P surpluses, in combination with maintenance of soil organic matter and improved soil health. However, soil health benefits appear consistently achieved only for larger soil organisms partly due to the resilience of the soil microbial community. Recent research examining soil P dynamics and P uptake in relation to legume biological N2 fixation and bacterial and mycorrhizal community diversity provide evidence of the resilience of the soil microbial community with respect to functionality, if not diversity of microbial community composition. These latter results may challenge organic agriculture core premises of consistent benefits to soil health via enhanced microbial diversity, but in its place may lead to an improved understanding of how specific cropping practices and production system intensity overall, rather than farming system per se, influences both nutrient cycling and soil ecosystem functioning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».