Using fall‐seeded cover crop mixtures to enhance agroecosystem services: A review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intensification of agriculture has resulted in the loss of species diversity in agroecosystems. Crop diversification not only improves ecosystem functions but increases agroecosystem resilience to climate change. Cover crops (CC) are used in the crop rotation to increase plant diversity and provide continuous living roots and soil cover. Previous studies have focused mainly on pure stands of CC and on binary mixtures. In recent years, there has been a growing interest in multispecies mixtures (>2 species). Here, we review reports from the literature to document the effectiveness of fall‐seeded CC mixtures to provide agroecosystem services such as weed suppression, N cycling, soil organic C storage, and crop productivity. We cover both organic and conventional field crop systems in North America and Europe. We found, for both systems, that fall‐seeded CC mixtures increased many agroecosystem services compared with a control without CC; however, they had inconsistent effects in comparison with a pure stand. The capacity of mixtures to enhance a given agroecosystem service was found to be dependent on the species functional group. Legume‐based mixtures increased soil N and C contents along with crop yield, whereas nonlegume mixtures improved N recycling and weed suppression. Differences in the functional groups within CC mixtures could lead to trade‐offs among agroecosystem services. Future research should focus on what drives species‐specific contributions to productivity and other ecosystem services when CC are seeded in mixtures. More long‐term research is needed to provide better insights into the stability of the ecosystem services provided by CC mixtures.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle