Optimizing Cover Crop Benefits with Diverse Mixtures and an Alternative Termination Method
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have demonstrated benefits of individual cover crop species, but the value of diverse cover crop mixtures has received less attention. The objectives of this research were to determine the effects of spring‐sown cover crop mixture diversity and mechanical cover crop termination method on cover crop and/or cash crop productivity, soil moisture and N, and profitability in an organic cropping system. An experiment was conducted between 2009 and 2011 near Mead, NE, where mixtures of two (2CC), four (4CC), six (6CC), and eight (8CC) cover crop species, or a summer annual weed mixture were included in a sunflower–soybean–corn rotation. Cover crops were terminated in late May using a field disk or sweep plow undercutter. Undercutting cover crops increased soil NO3–N (0–20 cm) by 1.0 and 1.8 mg NO3–N kg−1 relative to disk incorporation in 2010 and 2011, respectively. Cover crop mixtures often reduced soil moisture (0–8 cm) before main crop planting, though cover crop termination with the undercutter increased soil moisture content by as much as 0.024 cm3 cm−3 compared to termination with the disk during early main crop growth. Crop yields were not influenced by cover crop mixture, but termination with the undercutter increased corn and soybean yield by as much as 1.40 and 0.88 Mg ha−1, respectively. Despite differences in productivity between spring cover crop mixtures and weed communities, crop yield was not different among these treatments; thus, profitability of the weed mixture–undercutter treatment combination was greatest due to reduced input costs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».