Livin' on the edge: precision yield data shows evidence of ecosystem services from field boundaries.
Notice bibliographique
Résumé
Field boundaries can provide ecosystem services to crops by creating better abiotic conditions for crop growth, and can also act as habitat for beneficial arthropods.This suggests that crop boundaries may create an intermediate hump-shaped increase in crop yield, where negative edge effects are cancelled out by increased ecosystem services from the field boundary.However, there is little large-scale evidence showing this, largely because plot-scale crop yields are costly and time-consuming to measure.Precision yield data from combine yield monitors has huge potential in this respect, as the equipment is widespread and data is frequently recorded by growers.In this study, we used 252 field-years of yield monitor data from three common crops -wheat (Triticum aestivum), canola (Brassica napus), or peas (Pisum sativum) -recorded across Alberta, Canada, and examined how yield varied with distances from common crop boundary types.Average crop yield tended to increase with distance from crop boundaries before plateauing at about 50 m, and yield variation (SD) tended to decrease with distance.There was evidence of an intermediate increase in yield for wheat away from shelterbelts, and a weak increase in canola, but this was not seen for other crop types or boundary types.This study represents one of the first uses of precision yield data to measure ecosystem service provision at large spatial scales.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».