An Examination of Outdoor Garden Bed Designs in a Subarctic Community
Notice bibliographique
Résumé
At the global level, interest is growing in extending agricultural activities northwards to increase future food production. Agricultural activities are emerging at the local level in the subarctic and Arctic regions in order to adapt to climate change, mitigate food insecurities, and build up food autonomy. This pilot crop management study was situated in the Hudson Bay Lowlands within an isolated, Indigenous community garden site surrounded by a mature shelterbelt. The study’s purpose was to compare kale growing in three types of low-cost garden bed treatments (four plots per treatment) under ambient conditions in a subarctic climate. The 2019 study measured aboveground biomass and total leaf surface area of kale, monitored soil climate conditions of each treatment, and deciphered, with regards to regional suitability, the benefits and drawbacks of each garden bed treatment. Kale cultivated in the standard boxes (0.25 m height raised bed) and hügelkultur-style boxes (0.50 m height raised bed, including a layer of buried woody debris) resulted in 44 – 58% more aboveground mass and 52% more total surface area than were yielded in kale cultivated in the ground treatment (not elevated), but these increases did not represent statistically significant differences among treatments (ANOVA, p ≥ 0.12) because of the large variation likely from a small sample size. The two raised box treatments increased early-season soil temperatures by 0.5˚C to 2.5˚C and reduced soil moisture by 41% – 53% compared to the ground treatment. We determined that the standard box treatment is best suited for the study site for improving soil climate conditions, protecting against water erosion, and decreasing the need to bend over.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».