Cumulative impact of cover crops on soil carbon sequestration and profitability in a temperate humid climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although soil C sequestration with cover crops (CCs) has been linked with the potential of CCs in climate change mitigation, the long-term usage of CCs on soil C storage and farm-based economics have been widely overlooked. Therefore, in a CC experiment established in 2007 in a temperate humid climate, four CCs and a no-CC control were compared to evaluate their potential to sequester C and provide economic returns. Total amount of plant C added to soil with CCs translated into greater soil organic carbon (SOC) content by 10–20 Mg C ha −1 than the no-CC control across both sites. Greater crop yield and reduced yield variability with CCs suggest the long-term potential of CCs in increasing agroecosystem resiliency. Moreover, greater profit margins with CCs in processing vegetable crops but not grain and oilseed crops indicate CC effects on crop profitability are dependent on the production system. Our study results indicated that the loss in profit margins with CC usage in grain and oilseed crops might be overcome with C pricing (at $50 Mg −1 ) on quantity of C sequestered after 9 years of CCing; thus, providing financial compensation to growers may be a mechanism to encourage CC adoption.
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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) | 0,001 | 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 ».