MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283363814 · doi:10.1002/ldr.4403

Agronomic technology to promote sustainable utilization of newly created farmland in the Chinese Loess Plateau

2022· article· en· W4283363814 sur OpenAlex
Yurui Li, Xuanchang Zhang, Yansui Liu, Yongsheng Wang, Yunxin Huang, Zhi Lu, Weilun Feng, Zongfeng Chen, Hongan Wei

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

RevueLand Degradation and Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAgronomyEnvironmental scienceSowingSoil qualityMonocroppingRapeseedSoil waterAgricultureSoil scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The new farmland created by land consolidation often faces the problems of poor soil structure and low productivity, which cause potential degradation risk. The Gully Land Consolidation Program (GLCP) significantly increased the quantity of farmland in the Chinese Loess Plateau (LP), but the research on a comprehensive method of simultaneously improving soil quality, agricultural profit, and utilization efficiency of newly created farmland (NCF) is relatively scant. This study explored an agronomic technology to improve soil quality, agricultural profit, and utilization efficiency NCF by the GLCP in the LP. Our field experiment was carried out in Yangjuangou catchment with seven soil treatments and planting Brassica napus (B. napus) on these soils: dry mixing Malan Loess and red clay at volumetric ratios of 1:0 (MR10), 5:1 (MR51), 2:1 (MR21), 1:1 (MR11), 1:2 (MR12), 1:5 (MR15), and 0:1 (MR01). The results showed that: the soil microstructure, physico‐chemical properties, and productivity of NCF were significantly improved after soil reconstruction by dry mixing Malan Loess and red clay. More specifically, the MR51 boosted the root thickness and fresh weight of B. napus by 78.69% and 45.01% compared to that of red clay (MR01). Crop optimization by the B. napus helped to increase the agricultural profits of NCF. The proposed three portfolios of B. napus ' silage, vegetable plus rapeseed, and vegetable plus silage enhanced the profits by 35.39%, 57.05%, and 66.93% in comparison with that of traditional crop planting, respectively. Therefore, industrial integration through effective, ecological and economic (3E) agriculture could advance sustainable utilization of NCF. Further, developing efficient agriculture, animal husbandry, agricultural products processing industry, and ecological tourism would enhance the multi‐functional value of farmland. Our study suggests that targeted agronomic technology based on agricultural geographical engineering oriented to human‐environment interaction can provide technical support for minimizing the degradation risk of NCF and generating more sustainable development in ecologically fragile areas.

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)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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