The importance of species selection in cover crop mixture design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cover crops are increasingly being included in crop rotations as a mechanism to promote diversity and provide agroecosystem services, including weed suppression. Recently, cover crop mixtures have increased in popularity in an attempt to provide a greater diversity in ecological services as compared with monocultures. Several recent studies, however, have failed to detect a positive effect of cover crop diversity on biomass production or weed suppression. Here we assessed biomass productivity and weed suppression in 19 cover crops seeded as monocultures and 19 mixtures of varying species composition and functional richness (two- and three-species mixtures) of full-season cover crops in Atlantic Canada. Cover crop biomass production and weed suppression varied by species identity, functional diversity, and species richness. As cover crop biomass increased regardless of diversity, weed biomass declined. Highly productive forbs and grasses provided the greatest weed suppression in monoculture. In line with previous observations, mixtures were not more productive or weed suppressive on average than the most productive monocultures. We observed that the inclusion of the highly productive species buckwheat (Fagopyrum esculentum Moench) and sorghum–sudangrass [Sorghum × drummondi (Nees ex Steud.) Millsp. & Chase] in a mixture increased stand evenness, productivity, weed suppression, and spatiotemporal stability. Taken together, our results suggest that effects of diversity on mixture productivity and weed suppression are species specific. This further demonstrates the importance of species selection in cover crop mixture design.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».