Soil fertility and the yield response to the System of Rice Intensification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The System of Rice Intensification (SRI) is a low-input rice (Oryza sativa L.) production system that differs from conventional systems in several ways: seedlings are transplanted earlier and are more widely spaced, organic fertilizer is often used in addition to mineral fertilizer, and soils are irrigated intermittently rather than flooded for long periods. The yield benefits of SRI compared to conventional systems can be substantial, and yet are regionally variable and have been the subject of considerable debate, due partly to a lack of mechanistic understanding. Here we show that soil properties may in part explain the variability in yield response to SRI. A meta-analysis of data from 72 field studies where SRI was compared with conventional systems indicates that yields increased significantly (P<0.0001) when SRI was implemented on highly weathered infertile soils rich in iron and aluminum oxides (Acrisols and Ferralsols), but there was no difference in yield between SRI and conventional systems in more fertile favorable soils for rice production (Gleysols, Luvisols and Fluvisols). The yield difference between SRI and conventional rice production therefore appears to be related in part to soil properties linked to weathering. This should help resolve the debate about the value of SRI and allow research to be targeted toward understanding the biological and chemical processes in soils under SRI management.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».