Improving Complementarity Effect of Legume Intercrop by Earthworm Facilitation for Wheat Performance
Notice bibliographique
Résumé
Intercrops and crop mixtures are considered to be a way to increase nitrogen use efficiency by promoting niche complementarity and facilitation, reducing the input of fertilizers and herbicides, which are important factors when considering the effects of climate change. However, interactions between crop communities and soil functional diversity also have major effects on crop cover function. Our study aimed to investigate the simultaneous effects of plant composition and presence of earthworms on the growth (roots and shoots) of wheat (Triticum aestivum L.). Mesocosms filled with soil were sown with either 6 wheat plants of the same cultivar, or 6 plants of 3 different wheat cultivars, or 3 wheat plants of 3 different cultivars with 3 clover plants (Trifolium hybridum L.). A part of the mesocosms was inoculated with either endogeic earthworms (Aporrectodea caliginosa S.) or a mixture of endogeic and anecic earthworms (Lumbricus terrestris S.). A relative interaction index was calculated to highlight competition strength between plants with or without earthworms. The presence of different cultivars had no influence on wheat performance, but with clover, plant competition decreased to the benefit of wheat biomass and N accumulation. Earthworms also reduced the competitive strength between wheat plants in mixed-cultivar mesocosms and in intercropping. In intercrops with clover, wheat performance was improved as a result of niche complementarity and earthworm facilitation for N resource. Our results suggest that the plant functional group, such as legumes, and earthworm communities work synergistically to improve wheat yields.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».