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Enregistrement W2560606077 · doi:10.1139/cjss-2016-0081

GREENHOUSE GAS DYNAMICS IN A TREE-BASED INTERCROPPING SYSTEM COMPARED TO AN ORGANIC CONVENTIONAL SYSTEM

2016· article· en· W2560606077 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mario Alberto Cuellar Castillo, Suzanne Allaire, Sébastien F. Lange, Robert L. Bradley, William F. J. Parsons, David Rivest, Alain Cogliastro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensEspace pour la vieUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en OutaouaisUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Mots-clésEnvironmental scienceIntercroppingGreenhouse gasPruningFertilizerSoil carbonField experimentAgronomySoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree-based intercropping (TBI) system has been suggested as an alternative to conventional monocropping (CM) for decreasing overall greenhouse gas (GHG) emissions. However, little is known about the advantages of TBI compared with organic CM system with low fertilizer inputs. This project compared CO2 and N2O dynamics in replicated TBI and CM in Saint-Paulin (QC, Canada), established about 12 yr prior to this study under organic production, with horse manure and pruning residues as soil amendments. An experimental field, using a complete randomized block design, was instrumented in both systems. A five-point sampling transect was established between tree rows in each of the six plots. Surface CO2 and N2O fluxes, CO2 and N2O soil concentrations, and other physicochemical properties were analyzed at 0.125 and 0.25 m depths over two growing seasons. CO2 and N2O concentrations in TBI soil were similar to or lower than in CM soil. Lower CO2 and N2O emissions suggest that TBI would decrease overall GHG mitigation, even when compared with organic production with low fertilizer inputs, in addition to its potential for carbon sequestration in wood and other advantages that are not discussed in this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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