Grain Legumes in Northern Great Plains: Impacts on Selected Biological Soil Processes
Notice bibliographique
Résumé
Cropping systems in the Northern Great Plains have shifted from fallow‐based to legume‐based systems. The introduction of grain legumes has impacted soil organisms, including both symbiotic and nonsymbiotic N‐fixing bacteria, pathogens, mycorrhizae and fauna, and the processes they perform. These changes occur through effects of legume seed exudates, rhizosphere exudates, and decomposing crop residues. The legume– Rhizobium symbiosis results in dinitrogen (N 2 ) fixation that adds plant available N into the soil system. It is estimated that about 171 million kg N 2 was fixed by field pea ( Pisum sativum L.), lentil ( Lens culinaris Medik.), dry bean ( Phaseolus vulgaris L.), and chickpea ( Cicer arietinum L.) crops in the Canadian Prairies in 2004, representing 7% of the total fertilizer‐N (2580 million kg) used by Canadian prairie farmers in that year. Similarly, an estimated 40 million kg N 2 was fixed by field pea, lentil, and dry bean (including chickpea) crops in U.S. agroecosystems in 2004. Some of the fixed N 2 is recycled for the benefit of nonlegume crops grown after grain legumes. Many other associations benefit from the legume in a cropping system, including mycorrhizal associations that improve plant nutrient and water uptake, changes in the pathogen load and disease development, and overall changes in the soil community. Legumes contribute to greenhouse gas (N 2 O and CO 2 ) emissions during nitrification and denitrification of fixed N. However, because less fertilizer‐N is used in legume‐based cropping systems, overall greenhouse gas emissions are usually less than those in fertilized monoculture cereals. Therefore, grain legumes in Northern Great Plains have positive effects on agriculture by adding and recycling biologically fixed N 2 , enhancing nutrient uptake, reducing greenhouse gas emissions by reducing N fertilizer use, and breaking nonlegume crop pest cycles.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».