Crop responses to topsoil replacement within eroded landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Approaches to restore productivity to eroded soils are urgently needed to sustain food security. We evaluated plant response to soil‐landscape rehabilitation, in which approximately 15 cm of topsoil was moved from depositional landscape positions to the eroded upper slope. Crop response was monitored for 6 yr of a corn ( Zea mays L.)–soybean [ Glycine max (L.) Merr.] rotation at a severely eroded site and for 4 yr of a wheat ( Triticum aestivum L.)–soybean rotation at a moderately eroded site. Experiments were conducted in years with relatively wet springs and droughty summers. In the severely eroded landscape, addition of 15 cm of soil increased crop biomass by 25–95% on a kg ha –1 basis and increased grain yields by 20–49% (corn) and 12–59% (soybean), with the largest yield increases recorded in the most eroded landscape positions. Soil addition increased corn grain protein and test weight. No significant differences were observed in crop emergence rate or stand establishment. In the moderately eroded landscape, soil addition significantly increased crop biomass, but not grain yield. In both landscapes, yields were lower in areas of soil removal than in adjacent areas from which no soil was removed, which is likely at least partially an artifact of the plot design. While more research is needed to evaluate long‐term impacts, the results of these studies show that soil‐landscape rehabilitation may help alleviate the effects of past erosion and provide immediate benefits to the productivity of severely eroded soils.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».