Predicted climate conditions and cover crop composition modify weed communities in semiarid agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The US Northern Great Plains is one of the largest expanses of small grain agriculture, but excessive reliance on off‐farms inputs and predicted warmer and drier conditions hinder its agricultural sustainability. In this region, the use of cover crops represents a promising approach to increase biodiversity and reduce external inputs; however little information exists about how cover crop mixture composition, predicted climate and management systems could impact the performance of cover crops and weed communities. In the 4th cycle of a cover crop‐wheat rotation, we experimentally increased temperature and reduced moisture as expected to occur with climate change, and assessed impacts on the presence and composition of cover crop mixtures and termination methods on weed communities. Under ambient climate conditions, mean total cover crop biomass was 43%–53% greater in a five species early‐season cover crop mixture compared with a seven species mid‐season mixture, and differences were less pronounced in warmer and drier conditions (19%–24%). We observed a total of 18 weed species; 13 occurring in the early‐season mixture, 13 in the mid‐season mixtures and 14 in the fallow treatments. Weed species richness and diversity was lower in warmer and drier treatments, and we observed a shift in weed communities due to the presence and composition of cover crop mixtures as well as climate manipulations. Overall, results suggest that adoption of cover crop mixtures in semiarid agroecosystems requires jointly addressing weed management and soil moisture retention goals, a challenge further complicated by predicted climate conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».