Corn yield response to winter cover crops: An updated meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Winter cover crops (WCCs) provide agronomic and environmental benefits, although their impacts on subsequent crop yields have been reported to vary across regions, soils, or under different farm practices. To address the variability in response, previous qualitative and quantitative reviews have summarized the overall yield effects of WCCs. However, the results from such reviews need constant revision as new research is published and interest in the conservation benefits of WCCs increases. Here, we update a previous meta-analysis of WCC effects on corn (Zea mays) yields, which summarized peer-reviewed research from the United Sates and Canada that was published between 1965 and 2004. Our updated data set (1965 to 2015) comprises 268 observations from 65 studies conducted in different regions of the United States and Canada, and includes information about the management practices utilized (i.e., WCC species, nitrogen [N] fertilization, termination date, tillage, etc.). The effect-size was the response ratio (RR), defined as corn yield following WCCs relative to yield after no cover crop (NC). As in the previous meta-analysis, our results showed a neutral to positive contribution of WCCs to corn yields. On average, grass WCCs neither increased nor decreased corn yields, although corn grown for grain yielded relatively higher than silage corn after grass WCCs. Legume WCCs resulted in subsequent higher corn yields by 30% to 33% when N fertilizer rates were low or the tillage system shifted from conventional tillage (CT) to no-tillage (NT). Mixture WCCs increased corn yields by 30% when the cover crop was late terminated (zero to six days before subsequent corn). Evidence of 65 years of research showed that uncertainty around the RR has decreased and corn yield response to WCCs has stabilized over time. Our results suggest that benefits of WCCs do not result in reduced corn productivity if properly managed.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».