The potential of corn-soybean intercropping to improve the soil health status and biomass production in cool climate boreal ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intercropping (IC) is a promising approach used to improve soil health and sustainable crop production. However, it is unknown whether IC improve the soil health status and biomass productivity of crops cultivated in podzols under cool climate in boreal ecosystems. Two silage corn and three forage soybean genotypes were cultivated either as inter or monocrop (MC) treatments in a randomized complete block design. IC resulted in 28% increase in total forage production (FP). A reduction in rhizosphere soil pH (RS-pH) was observed in the IC treatments. Conversely, the rhizosphere soil acid phosphatase (RS-APase) activity was significantly higher (26–46%) in the IC treatments and occurred concomitant with a significant increase in available phosphorus (RS-Pavailable) (26–74%) in the rhizosphere. Furthermore, IC enhanced the active microbial composition and strong positive correlations were observed between RS-Pavailable, RS-APase, microbial biomass and FP; while RS-pH was negatively correlated with FP, RS-APase and RS-Pavailable. These findings suggested silage corn intercropped with forage soybean could be a viable approach to enhance FP through improved active microbial community structure, RS-APase activity and RS-Pavailable when cultivated on podzols in cool climate boreal ecosystem.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».