The Potential of Multi-Species Mixtures to Diversify Cover Crop Benefits
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cover crops provide a range of well-documented benefits to growers and the environment. However, no single species can deliver all of these benefits, and hence planting mixtures is gaining increasing attention. To the best of our knowledge, there is no comprehensive review on different multi-mix strategies. This article reviews available studies on multi-mixes, focusing on temperate North America, and discusses objective criteria for selecting components of a multi-mix and what future research is needed. Very few peer-reviewed studies on multi-mixes are currently available; a diversity of species compositions is being tested with a wide range of potential benefits but also with various limitations. Selection of species in multi-mixes is based on different criteria that help improve multiple ecosystem services. An emerging concept is the importance of selecting cover crop species with functional complementarity rather than simply increasing the number of species. Based on this concept, objective criteria have been developed to select the species for a multi-mix: grower objectives/primary purpose of planting the cover crop, crop rotation and cropping system compatibility, above and belowground compatibility, complementarity of different ecosystem functions, compatibility with the growing environment, duration for cover crop growth, termination option(s) available, input/labour costs, planting equipment required, persistence/weediness, and potential net economic returns. We propose a step-wise procedure to develop effective multi-species mixtures. The number of species and their ratio in the mixtures will depend on objective criteria, and hence long-term research is required to assess different species compositions and their impacts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle