Do cover crops on the Canadian prairies affect soil nitrogen cycling?
Notice bibliographique
Résumé
For one of Canada’s most important regions of crop production—the prairies—it’s uncertain if cover crops can be successfully integrated into rotations; if so, will soil nitrogen (N) cycling be influenced to benefit main crops? To address these gaps, we compared a crop rotation with cover crops (CC) vs. without cover crops (LR) from 2018 to 2021 in Saskatoon, SK. The main crops were grown in sequence of wheat–canola–potato–pea; the cover crops included red clover, berseem clover/oat mix, fall rye, and a brassica cover. Yield and aboveground biomass were collected each year and analyzed to determine crop yield and N use efficiency (NUE). Soil N availability was monitored in various ways, that is, by assessing pre-plant soil nitrate, soil inorganic N (SIN) supply rate, and potentially mineralizable N (PMN). We found that the influence on soil N dynamics was restricted to the non-growing season where cover crops reduced SIN supply rate and nitrate content compared to the conventional practice without cover crops. Yet, rotations with vs. without cover crop did not differ in crop NUEs, yields, or in-season N dynamics. We found some evidence that diversifying rotations with cover crops may help the system to function more like perennial systems in terms of regulating N in the long run; but had limited impact during the three years studied. To ensure that cover crops are effective and functional on the prairies, innovative design approaches are needed to adapt cover crops to reach soil health goals under prairie conditions.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».