Carbon Sequestration vs Agricultural Yields in Tree-Based Intercropping Systems as Affected by Tree Management
Notice bibliographique
Résumé
Tree-based intercropping (TBI) may increase carbon (C) sequestration in agroecosystems, but may reduce crop yields. In this study of TBI, we used ecosys, a comprehensive mathematical model of terrestrial ecosystems, which represents interspecific competition for light, nutrients, and water, to evaluate the concurrent effects of TBI on C sequestration and crop yields in TBI experiments conducted at St. Paulin and St. Edouard in southern Quebec. Total gains in C sequestration vs. total losses in crop yields over 11 yr relative to monocropping were 682 vs. 396 g C m−2 at St. Paulin and 841 vs. 168 g C m−2 at St. Edouard. These gains and losses were generally consistent with the measurements at the two TBI sites and with those at TBI experiments under similar environmental conditions elsewhere. Gains and losses depended on competition for light by trees and crops, and so were affected by different fractions of tree foliage removal used to manage this competition in the model. The modelling protocol developed for this study provides a robust, process-based methodology to evaluate economic and environmental benefits of TBI under diverse climates, soils, and tree and crop management practices. Some of the key assumptions used to model TBI are also discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».