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Enregistrement W2971510293 · doi:10.2134/agronj2019.04.0275

Nutrient Cycling in Organic Field Crops in Canada and the United States

2019· article· en· W2971510293 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick M. Carr, Michel A. Cavigelli, Heather Darby, Kathleen Delate, Jed O. Eberly, Greta Gramig, Joseph R. Heckman, Ellen B. Mallory, Jennifer R. Reeve, Erin Silva, David H. Suchoff, Alex Woodley

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil fertilityCover cropEnvironmental scienceAgronomyNutrient managementManureGreen manureAgroforestryNutrient cycleCrop rotationNutrientCropSoil waterBiologyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic farmers have identified soil fertility and weed management as the two highest research priority areas. No review exists of research on soil nutrient management in organic field crop systems. We conducted a comprehensive review to identify the principles and factors governing nutrient management, knowledge gaps, and future research needs in organic grain and other field crop systems in Canada and the United States. We compared results from research conducted in different climates, soils, and crop rotational sequences. Results indicate that (i) dual‐use cover/green manure crops and/or animal manure are the most common sources of plant available N and other nutrients in organic field crop systems; (ii) soil nutrient deficiencies can develop through sole reliance on cover/green manure crops; (iii) dependence on animal manure can lead to N and P excesses; (iv) conventional soil testing procedures may not accurately predict crop nutrient needs; (v) greater knowledge of microbial processes governing nutrient cycling is needed; and (vi) better understanding of the impact of weeds on soil fertility may create weed and nutrient management synergies. Knowledge gaps include a lack in understanding of how the soil and plant biomes influence nutrient‐use efficiency and how crop diversity and rotations impact soil fertility, sustainability, and resilience in organic field crop systems. Likewise, interactions between weeds, crops, soil fertility, and weed management strategies are poorly understood. Core Ideas Soil, climate, fertility sources, and land use impact organic nutrient management strategies. Cover/green manure crops and animal manures are used to maintain soil fertility on organic farms. Conventional soil testing may not be ideally suited to organic systems. Tracking soil nutrient temporal changes can improve comprehensive nutrient management plans. More research of how weeds and soil microbial community structure/function impact nutrient cycling and crop production is needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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