Soil quality indicators as influenced by 5-year diversified and monoculture cropping systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing crop diversity has been highly recommended because of its environmental and economic benefits. However, the impacts of crop diversity on soil properties are not well documented. Thus, the present study was conducted to assess the impacts of crop diversity on selected soil quality indicators. The cropping systems investigated here included wheat (Triticum aestivumL.) grown continuously for 5 years as mono-cropping (MC), and a 5-year cropping sequence [(wheat–cover crop (CC)–corn (Zea maysL.)–pea (Pisum sativumL.) and barley (Hordeum vulgareL.)–sunflower (Helianthus annuus L.)]. Each crop was present every year. This study was conducted in the northern Great Plains of North America, and soil quality data were collected for 2016 and 2017. Selected soil quality indicators that include: soil pH, organic carbon (SOC), cold water-extractable C (CWC) and N (CWN), hot water-extractable C (HWC) and N (HWN), microbial biomass carbon (MBC), bulk density (BD), water retention (SWR), wet soil aggregate stability (WAS), and urease andβ-glucoside enzyme activity were measured after the completion of 5-year rotation cycle and the following year. Crop diversity did not affect soil pH, CWC, CWN, HWC, HWN and SWR. Cropping systems that contained CC increased SOC at shallow depths compared to the systems that did not have CC. Crop diversity increased WAS, MBC, and urease andβ-glucoside enzyme activity compared with the MC. Comparison of electrical conductivity (EC) measured in this study to the baseline values at the research site prior to the establishment of treatments revealed that crop rotation decreased EC over time. Results indicate that crop diversity can improve soil quality, thus promoting sustainable agriculture.
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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 | 0,001 |
| 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 ».