Application Rate Influences the Soil and Water Conservation Effectiveness of Mulching with Chipped Branches
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Soil and water conservation effectiveness of chipped branches mulching was tested. Two simulated rainfall events were applied in the experimental condition. High application rates may not always be ecologically and economically favorable. Mulching with chipped, pruned branches (MB) is an effective land management practice to reduce surface runoff and to control soil water erosion. The use of MB has extra advantages such as material availability and a low cost compared with other mulching materials, especially in orchards. To evaluate the impacts of application rates on the ecological and economical effectiveness of MB, a plot‐scale soil bin experiment was conducted under two representative rainfall regimes. Five treatments were tested: clear cultivation (CC, bare soil without mulching) and four MB application rates of 0.37, 0.74, 1.11, and 1.48 kg m –2 . The application of MB reduced runoff generation by 15.5 to 78.6% and sediment yield by 40.7 to 98.6% compared to CC. From an ecological view, the soil and water conservation performance of MB generally decreased with increasing rainfall intensity and application rate with an exception of 1.48 kg m –2 under the heavy rainfall. Different mechanisms, such as soil surface coverage, rainfall interception by mulching, soil permeability, stability of mulching materials, and rill initiation simultaneously affected the effectiveness of MB. From an economical view, this relationship was more complex. The present study confirmed the necessity of determining the proper mulching application rate in the context of site‐specific soil, vegetation, and climatic conditions as well as local social status.
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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 ».