Effect of Cover Crops on Yield and Leaf Nutrient Concentrations in an Organic Honeycrisp Apple (Malus domestica ‘Honeycrisp’) Orchard in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing interest for use of cover crops in orchards; however, the species that are most likely to be successfully implemented and their impact on yield and soil productivity have not been fully explored under Maritimes climate. This study investigated the effect of various cover crops treatments on organic apple ( Malus domestica Borkh cv. Honeycrisp) yield and leaf nutrient concentrations in Nova Scotia over 3 years. Various cover crop mixtures including legumes, cereals, and grasses were planted using a modified Swiss Sandwich System (SSS). The cover crops treatments did not affect apple yield. In 2012, the input of biomass to the soil was 89% and 144% greater for alfalfa (ALF) and other cover crop treatments than unseeded (CON) treatment, respectively. The pea, oats, vetch mixture (POVM) contributed 24% higher biomass N to soil compared with average of other cover crops in 2012. Soil available K concentration in the tilled strip was increased in the 3rd year of the study compared with the initial values across cover crop treatments. The red clover oats mixture (RCOM), POVM, and Triple Mix (TM) treatments appeared to add the greatest amount of available K to the soil among treatments. The CON, TM, and ALF treatments resulted in higher leaf Mn concentration in only 2012 and CON, sweet clover and oats mixture (SCOM), and ALF resulted in higher leaf P concentration in 2014, compared with other treatments. Cover crops did not compete with apple trees and their most beneficial and consistent contribution was to total C, total N, and K input to the soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».