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Enregistrement W3179441103 · doi:10.1016/j.still.2021.105121

Long-term effects of crop rotation, tillage, and fertilizer nitrogen on soil health indicators and crop productivity in a temperate climate

2021· article· en· W3179441103 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSoil and Tillage Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonocultureAgronomyEnvironmental scienceSoil carbonTillageCover cropCrop rotationCrop yieldFertilizerCropSoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although diversifying crop rotations with perennials and cover crops and implementing no-tillage practices has been promoted as an effective strategy for increasing soil carbon and nitrogen storage in the long-term, uncertainty still remains, particularly regarding the association between crop productivity and soil health. Therefore, using two long-term experiments, we investigated the effects of crop rotation, tillage system, and nitrogen fertilizer application (at Ridgetown only) on surface soil (0−15 cm depth) parameters (soil organic carbon (SOC), total nitrogen (TN), commercial soil health tests (evolved CO2 and NH3 indicating microbial activity)), and crop yield in 2016. We used 5-yr average crop yield variability to test for the relationship of SOC and TN with crop yield stability. Results indicated that diversification of corn and soybean rotations and their monocultures with cover crops, perennials, and small grain cereals enhanced soil health indicators (by 32% at Ridgetown (21 yr) and 49% at Elora (36 yr)) and crop productivity (16% at Ridgetown and 29% at Elora). At Ridgetown, corn yield was 10.4% greater with including red clover to the corn-soybean-winter wheat than monoculture corn. Similarly, corn yield was enhanced by 25% when alfalfa was added to monoculture corn at Elora. Nitrogen fertilizer application did not increase surface SOC storage at Ridgetown. No-tillage system had greater evolved NH3-N (by 7.2%) and evolved CO2-C (by 27.9%) than conventional tillage at Elora only. Consistent with management effects on crop yield, at both sites, evolved NH3-N and CO2-C were greatest from rotations with winter wheat, red clover, and alfalfa. Additionally, a strong positive relationship of SOC and TN with soil health tests confirms the suitability of the commercial tests to detect management effects on soil health indicators in the long-term. At both sites, SOC positively correlated with crop yield indicating a direct association between soil carbon status and agroecosystem resiliency. We conclude that diversifying crop rotations increases soil microbial activity, surface SOC sequestration, and crop productivity in the long-term; thus, is a critical component for developing sustainable agroecosystems.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,310

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · 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