Nutrient Considerations for Diversified Cropping Systems in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of recent changes in cropping systems in the northern Great Plains on nutrient dynamics are described in this review paper. Cropping intensity and diversity are increasing in the Great Plains because reduced tillage systems have improved water conservation and, subsequently, crop yields. Higher annualized crop yields increase nutrient removal, which must be balanced by increased nutrient inputs to ensure optimal crop yield and quality while avoiding soil depletion. Furthermore, diversification of crops alters the pattern and degree of nutrient removal and influences microbiological activity and soil quality. Although cropping intensification and diversification will influence most plant nutrients, N and P are the nutrients most commonly deficient for crop production in the Great Plains and most likely to be affected by management practices. Cropping intensification increases crop residue return to the soil, which in turn increases the soil organic C pool. This can lead to higher soil organic matter levels and a greater potential for nutrient cycling, an effect that will increase with time. Cropping systems that include legumes have the potential for contributing N to following crops and may moderate NO3 levels in the soil to avoid potential for NO3 leaching. Phosphorus availability may be influenced by depletion or accumulation of P, based on past cropping and fertilizer management. In addition, preceding crop may influence P availability through residue effects and impacts on vesicular‐arbuscular mycorrhizae activity. Synchrony of nutrient supply with crop demand is essential in order to ensure optimum crop yield and quality while avoiding negative environmental impacts.
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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 ».