Testing cover crop species under three soil moisture conditions in a controlled greenhouse environment
Notice bibliographique
Résumé
Extreme climatic events, such as drought and heavy rainfall, are increasing with climate change. These events can threaten agroecosystems, including vineyards. Cover crops are often grown in vineyards for various reasons and can be an effective strategy for climate change adaptation. Understanding which cover crop species can establish well under extreme climate conditions is important. We conducted a greenhouse experiment to investigate the responses of nine cover crop species to overwatered and water-deficit conditions. Treatments included (1) overwatered soil condition, watered at 100% field capacity daily, (2) control, watered at 60%–70% every other day, and (3) water deficit, watered at 15%–20% weekly for 53 growing days. Results indicated that the total dry weight of all species decreased (most significantly) under water-deficit conditions. However, pubescent wheatgrass and red fescue did not exhibit any stress symptoms. Apart from alfalfa, all species established well under overwatered conditions despite slight yellowing of foliage for crimson clover and hairy vetch. Pearl millet and yellow sweet clover had the best establishment regardless of conditions. Our results provide important information on the selection of cover crops that can withstand climatic variability and thrive in the extreme conditions linked to the climate change scenario in Canada.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».