Agronomic and physiological aspects of nitrogen use efficiency in conventional and organic cereal-based production systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Better management of synthetic nitrogen (N) fertilizers in conventional agricultural systems laid the foundation for feeding the increasing world's population since the Green Revolution. However, excessive reliance on inorganic fertilizer has resulted in environmental degradation issues. Difficulties in soil nutrition management in organic cropping systems often results in lower and variable yields, also raising questions of sustainability. Improving nitrogen use efficiency (NUE) is thus of key importance to overcome environmental concerns in conventional systems and production limitations in organic systems. The differences in the two farming systems have impacts on crop traits and N cycles, making it difficult to enhance NUE with a single strategy. Different approaches need to be adopted to improve NUE in each system. Extensive efforts have been made to better understand mechanisms to potentially improve NUE in cereal crops under both systems. This review suggests that NUE may be improved through a combination of management practices and breeding strategies specific to the management system. Diversified crop rotations with legumes are effective practices to optimize the N cycle in both conventional and organic systems. Best Management Practices coupled with nitrification inhibitors, controlled release products and split-application practices can reduce N loss in conventional systems. In organic systems, we need to take advantage of available N sources and adapt practices such as no-tillage, cover crops, and catch crops. Utilization of beneficial soil microorganisms is fundamental to optimizing availability of soil N. Estimation of soil organic matter mineralization using prediction models may be useful to enhance NUE if models are calibrated for target environments. Cereal crops are often bred under optimum N conditions and may not perform well under low N conditions. Thus, breeders can integrate genetic and phenotypic information to develop cultivars adapted to specific environments and cultivation practices. The proper choice and integration of strategies can synchronize N demand and supply within a system, resulting in reduced risk of N loss while improving NUE in both conventional and organic systems.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».