Soil carbon dioxide and nitrous oxide emissions during the growing season from temperate maize‐soybean intercrops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Argentine Pampa is one of the major global regions for the production of maize (Zea mays L.) and soybean (Glycine max L. [Merr.]), but intense management practices have led to soil degradation and amplified greenhouse‐gas (GHG) emissions. This paper presents preliminary data on the effect of maize‐soybean intercrops compared with maize and soybean sole crops on the short‐term emission rates of CO2 and N2O and its relationship to soil moisture or temperature over two field seasons. Soil organic carbon (SOC) concentrations were significantly greater (p < 0.05) in the maize sole crop and intercrops, whereas soil bulk density was significantly lower in the intercrops. Soil CO2 emission rates were significantly greater in the maize sole crop but did not differ significantly for N2O emissions. Over two field seasons, both trace gases showed a general trend of greater emission rates in the maize sole crop followed by the soybean sole crop and were lowest in the intercrops. Linear regression between soil GHG (CO2 and N2O) emission rates and soil temperature or volumetric soil moisture were not significant except in the 1:2 intercrop where a significant relationship was observed between N2O emissions and soil temperature in the first field season and between N2O and volumetric soil moisture in the second field season. Our results demonstrated that intercropping in the Argentine Pampa may be a more sustainable agroecosystem land‐management practice with respect to GHG emissions.
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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 ».