Sunn Hemp: A Legume Cover Crop with Potential for the Midwest?
Notice bibliographique
Résumé
Crops like corn and soybean occupy vast area in the Midwest, USA. When land is left fallow after the harvest of these crops, a number of degradation factors operate and bring about soil erosion, nutrient loss, decreased soil organic carbon, reduced biological activity and increase in weed biomass. Integrating cover crops (CCs) into this system would build benefits that the very system lacks. There are various CCs available, but leguminous CCs allows for reduced application of fertilizer nitrogen and builds the soil fixed atmospheric nitrogen. Winter CCs are restricted in the Midwest because of the short planting window which greatly minimizes the biomass accumulation. Warm season CCs would serve well here. Sunn hemp is one such tropical CC that grows well in temperate conditions too, without producing seeds. It comes with many benefits - including decreased soil erosion, improved soil organic carbon, increase in soil fixed nitrogen, higher biomass that adds organic matter and N to the soil, reduced weed density and weed biomass. The timing and method of termination influences the residue management. Going by the benefits it adds, sunn hemp is a viable warm season CC that can be grown in the Midwest and has great potential in fallows, prevented plant acres, areas of crop failure (planted and failed) and also in areas after the harvest of the short season small grains or processing crops. However, intensive research on sunn hemp is needed in the Midwest which is discussed.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».