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Enregistrement W3020634638 · doi:10.1007/s11104-020-04532-1

Root growth and turnover in perennial forages as affected by management systems and soil depth

2020· article· en· W3020634638 sur OpenAlexafffund
Stéphanie Houde, Marie‐Noëlle Thivierge, Florian Fort, Gilles Bélanger, Martin H. Chantigny, Denis A. Angers, Anne Vanasse

Notice bibliographique

RevuePlant and Soil · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMitacs
Mots-clésAgronomyPerennial plantTopsoilRoot systemForageBiologyBiomass (ecology)Festuca arundinaceaPhalaris arundinaceaLolium perenneEnvironmental scienceSoil waterPoaceaeWetlandEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Extensive knowledge of perennial forage root systems is essential, given their critical role in below-ground C input. Methods Root length and diameter were quantified periodically from 2016 to 2018 with minirhizotrons in a field experiment with three forage management systems: mixture of timothy ( Phleum pratense L.) and tall fescue ( Festuca arundinacea Schreb.) fertilized with (i) dairy cattle slurry or (ii) calcic ammonium nitrate, and (iii) mixture of timothy, tall fescue, and alfalfa ( Medicago sativa L.) without N fertilization. Root biomass was measured yearly by coring. Results Management systems with the two fertilization sources did not differ in root elongation, but the management system with alfalfa resulted in a slower root elongation after the first defoliation and a lower root mortality in the fall. Root length turnover was greater in the topsoil with dairy cattle slurry than with calcic ammonium nitrate. Fine roots dominated the surface soil and coarse roots the deeper soil layers. Conclusions Root growth and mortality were more contrasted between systems that differed by the presence of alfalfa than by fertilizer source. As many root characteristics are drivers of soil C storage, the choice of perennial species in mixtures appears as a key management factor for sustainable farming systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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