Screening Cover Crops for Soil Macrofauna Abundance and Diversity in Conservation Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Soil health is important for sustainable crop production. Frequent soil cultivation has a negative impact on soil health, resulting in loss of soil macrofauna. Conservation agriculture can be practiced to improve soil health by improving the abundance of soil macrofauna. Three leguminous cover crops were tested for soil macrofauna abundance Vigna unguiculata, (cowpea) Lablab purpureus L. (dolichos lablab) and Mucuna pruriens (L.) DC (velvet bean). The experiment was done in two contrasting experimental sites of KwaZulu-Natal (Ukulinga and Bergville) in a randomised complete block design replicated three times. Bare plot and herbicide treatments served as controls. Natural fallow was used to make a comparison to all the other treatments. Cowpea (39 species) had the highest soil macrofauna abundance in Bergville. Lablab (57 species) had the highest soil macrofauna in Ukulinga. Cowpea (0.75 species) and lablab (0.61 species) improved soil macrofauna diversity respectively in Bergville. Natural fallow (0.46 species) had the lowest soil macrofauna diversity in Bergville. Lablab (0.56 species) and velvet bean (0.74 species) had high soil macrofauna species diversity in Ukulinga. Bare plot (0.3 species) had the lowest soil macrofauna species diversity respectively. It can be concluded that cowpea and lablab can be recommended for improving soil macrofauna abundance in conservation agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».