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Enregistrement W3009105902 · doi:10.3390/su12052058

The Potential of Multi-Species Mixtures to Diversify Cover Crop Benefits

2020· article· en· W3009105902 sur OpenAlexaff
Tejendra Chapagain, Elizabeth A. Lee, Manish N. Raizada

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover cropCompatibility (geochemistry)Complementarity (molecular biology)Ecosystem servicesEnvironmental resource managementAgroforestryCroppingEcosystemEnvironmental economicsEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)Agricultural engineeringBusinessEcologyEngineeringBiologyAgricultureEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations84
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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