584 Cover Crop Evaluations for Eastern Washington Vineyards
Notice bibliographique
Résumé
The location of the Columbia and Yakima valleys present vineyard managers in eastern Washington with significant concerns, particularly low rainfall and wind erosion. Cover crops, as part of a complete management system, can reduce the effects of wind erosion in vineyards by stabilizing soil particles and reducing runoff. Cover crops also reduce weed biomass. During research conducted at Prosser, Wash., 175 foreign and domestic species were assessed for performance as cover crops. Using a screening process, nine species were chosen for evaluation in large commercial plots. Grass species included cereal rye, crested wheatgrass, Sherman Big Blue wheatgrass, perennial rye, pubescent wheatgrass, and three fescues. Legume species included two annual clovers ( Trifolium spp.) and two reseeding annual medics ( Medicago spp.). Unseeded, resident vegetation served as a control. Vine and soil water statuses were monitored regularly. Initial establishment of all species was delayed because of low rainfall throughout the growing season; thus performance varied for each species. Drought-tolerant grass species had better germination and establishment than legumes, due to planting method. In-row water status and vine water potentials remained constant throughout the main portion of the growing season. A mix of crested wheatgrass, perennial rye, and pubescent wheatgrass (Canada mix) gave especially good cover without affecting vine or soil water status. Weed biomass was reduced in most cases, with legumes having least effect; cereal rye, crested wheatgrass and the Canada mix had the greatest effect. Season-long suppression was best achieved with the Canada mix because of the nature of establishment. In this study, most drought-tolerant grasses performed better than legumes; however, with proper establishment, legumes can be a beneficial part of a sustainable agriculture system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».