Optimizing Cover Crop Benefits with Diverse Mixtures and an Alternative Termination Method
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.
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 NO 3 –N (0–20 cm) by 1.0 and 1.8 mg NO 3 –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 cm 3 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.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle