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Enregistrement W3135326280 · doi:10.1002/saj2.20241

Crop rotation enhances soybean yields and soil health indicators

2021· article· en· W3135326280 sur OpenAlexafffundabout
Ikechukwu Agomoh, C. F. Drury, Xueming Yang, Lori A. Phillips, W. D. Reynolds

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAgronomyCrop rotationLoamRed CloverCropYield (engineering)Soil waterChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soybean ( Glycine max L.) is known to contribute to soil N reserves when grown in rotation with other high‐value crops such as corn ( Zea mays L.) and winter wheat ( Triticum aestivum L.). However, continuous soybean and “short” soybean rotations (e.g., corn–soybean, wheat–soybean) may cause declining soybean yields and degrading soil health over time. In this long‐term field study, we determined crop rotation effects on soybean yield and soil health indicators for a cool, humid, clay loam soil in southwestern Ontario. The study used nine soybean rotations, which included continuous soybean (S), corn–soybean (C–S), corn–soybean–soybean (C–S–S), and six rotations where winter wheat (WW) was grown with red clover ( Trifolium pratense L.) (+RC) and without underseeded red clover (i.e., winter wheat–soybean [WW–S, WW+RC–S], corn–soybean–winter wheat [C–S–WW, C–S–WW+RC], and winter wheat–soybean–soybean [WW–S–S, WW+RC–S–S]). Ten soil health indicators during the first and second soybean phase of each rotation were measured in 2018, whereas soybean yield was measured from 2002 to 2018. Soybean yields in 2‐ and 3‐yr rotations were 39–44% and 48–52% greater, respectively, relative to continuous soybean excluding the rotations with 2 of 3 yr of soybean (C–S–S, WW–S–S, WW+RC–S–S), which were only 22–35% greater than continuous soybean. Partial least squares regression indicated that inorganic N, particulate organic matter N, particulate organic matter C, potentially mineralizable N, total C, soil respiration rate, and water extractable organic soil C were the most important soil health indicators, explaining 34% of the total variation in soybean yields. It was concluded that soybean grown in 3‐yr rotations with corn and winter wheat produced the largest soybean yields and the greatest positive impacts on soil health indicators likely owing to cereal crops enhancing C inputs into soil.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations84
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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