Decomposition of crop residues under conventional and zero tillage
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted to determine decomposition patterns of red clover (Trifolium pratense), field pea (Pisum sativum), canola (Brassica rapa) and wheat (Triticum aestivum) residues under zero and conventional tillage. Crop residue amounts produced in 2 trial years ranged from 1.6 t ha-1 for monoculture wheat to 6.05 t ha-1 for peas, and tillage had no effect. The extent of dry matter (DM) decomposition was usually less under zero than under conventional tillage, e.g., 31 to 41% of canola DM decomposed under zero tillage while 41 to 50% decomposed under conventional tillage in 12 mo. Corresponding percentages for other residues under zero and conventional tillage, respectively, were: 65 and 75% for clover, 43 and 45 to 55% for pea, and 27 and 40% for wheat. The rate and extent of DM decomposition were positively correlated with N and P concentrations, and negatively correlated with C/N, C/P, lignin/P and lignin/K ratios. These decomposition patterns have implications for nutrient release and soil cover. Rapid decomposition is not necessarily desirable because the nutrients released are subject to losses in soil. Key words: Biological soil quality, crop residue quality, crop rotation
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».