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Enregistrement W2061510124 · doi:10.3390/agronomy3010148

Improving Resilience of Northern Field Crop Systems Using Inter-Seeded Red Clover: A Review

2013· review· en· W2061510124 sur OpenAlexaff
Amélie C. M. Gaudin, Sabrina Veiga Westra, C. Loucks, Ken Janovicek, Ralph C. Martin, William M. Deen

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRed CloverEnvironmental scienceAgronomyAgroforestrySustainabilityCrop rotationCover cropCroppingCropping systemCrop yieldAgricultureCropBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the environmental challenges ahead, resilience of the most abundant field crop production systems must be improved to guarantee yield stability with more efficient use of nitrogen inputs, soil and water resources. Along with genetic and agronomic innovations, diversification of northern agro-ecosystems using inter-seeded legumes provides further opportunities to improve land management practices that sustain crop yields and their resilience to biotic and abiotic stresses. Benefits of legume cover crops have been known for decades and red clover (Trifolium pratense) is one of the most common and beneficial when frost-seeded under winter wheat in advance of maize in a rotation. However, its use has been declining mostly due to the use of synthetic fertilizers and herbicides, concerns over competition with the main crop and the inability to fully capture red clover benefits due to difficulties in the persistence of uniform stands. In this manuscript, we first review the environmental, agronomic, rotational and economical benefits associated with inter-seeded red clover. Red clover adaptation to a wide array of common wheat-based rotations, its potential to mitigate the effects of land degradation in a changing climate and its integration into sustainable food production systems are discussed. We then identify areas of research with significant potential to impact cropping system profitability and sustainability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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