On-farm Soil Health Assessment of Cover-cropping in Florida
Notice bibliographique
Résumé
Conventional cropping systems on sandy soils require continuous application of large amounts of external nutrients and irrigation water yet remain vulnerable to loses of these inputs. Within the state of Florida, need exists to provide farmers with economically viable alternatives that harness ecological processes and improve soil health and biodiversity. Cover crops are proving to be vital in the development of soil health. As part of this study we conducted a comprehensive on-farm assessment involving nine collaborative growers (ten farms) across the state; with each individual farm following its unique cover-cropping practice. Our goal was to shadow their practice and determine its effect on soil health indicators such as soil pH, bulk density (BD), maximum water holding capacity (MWHC), organic matter (OM), active carbon, cation exchange capacity, soil protein, Total Kjeldahl nitrogen (TKN), total phosphorus (TP), Mehlich-3 P (M3P) and potassium (M3K). Compared to fallow, soil OM, MWHC, and soil protein showed increases in cover crop fields for most farms, which presented a positive change towards building up soil health. Although soil TKN level was significantly decreased due to cover crops, soil protein level building up over time was the most positive change for soil health. M3K decreased in cover-crop fields, which indicated that supplementary K would be necessary prior to planting subsequent cash crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».