MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206609016 · doi:10.1002/ecs2.3890

Woody perennial polycultures in the U.S. Midwest enhance biodiversity and ecosystem functions

2022· article· en· W4206609016 sur OpenAlexafffund
Maayan Kreitzman, Harold N. Eyster, Matthew G. E. Mitchell, Aldona Czajewska, Keefe Keeley, Sean Smukler, Noah B. Sullivan, Adrian J. Verster, Kai M. A. Chan

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPerennial plantBiodiversityEcosystem servicesEcologyAgroforestryEcosystemHerbivorePolycultureAgricultureBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given the massive and growing environmental impacts of conventional agriculture, humanity needs new methods for growing food that not only meet dietary needs but also provide for multiple ecosystem functions with potential benefits to people and biodiversity. Concepts from ecology and complex adaptive systems suggest that persistent structural heterogeneity and functional diversity are key for supporting biodiversity, ecosystem services, and resilience, but these concepts have not been extensively applied in agriculture, which is still dominated by annual monocropping systems. Perennial agriculture seems to embody these ecological concepts—particularly perennial polycultures that combine a variety of long‐lived woody perennial food crops with continuous ground cover. However, our understanding of the benefits and trade‐offs of such systems compared to conventional agriculture is limited, especially in temperate climates. Here, we provide a systematic and comprehensive study of the ecological attributes of 14 woody perennial polyculture farm fields to conventional annual and hay fields in the U.S. Midwest, one of the most industrialized food‐producing regions in the world. We found that perennial fields had (1) more diverse soil fungal, invertebrate, plant, and bird communities but found no difference in soil bacterial communities; (2) less compacted soil; (3) denser ground cover; (4) more active carbon, organic carbon, and nitrogen and the same available phosphorus in the top layer of soil; and (5) more species of predatory, detritivorous, and herbivorous insects, and approximately fourfold higher abundance of herbivorous insects. Food production from the oldest half of perennial fields was only 14.7% of a regional corn/soy rotation by weight, but increased with the age of the perennial field and had high nutritional diversity. Together, these findings indicate that woody perennial polyculture fields in the U.S. Midwest are characterized by higher biodiversity and ecosystem functions than adjacent conventional fields. Woody perennial polycultures in the temperate north might play a role in the transition of agricultural landscapes toward sustaining both people and nature over the long term.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0250,002

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207