Above and belowground litter decomposition of cover crops grazed at different intensities
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
Abstract Grazing cover crops may increase land‐use efficiency while promoting sustainability. We investigated how grazing intensity affects cover crop litter quantity, quality, decomposition, and cotton ( Gossypium hirsutum L.) N uptake. Cover crops were a mixture of rye ( Secale cereale L.) and oat ( Avena sativa L.) managed as follows: no grazing +34 kg N ha −1 (NG34), no grazing +90 kg N ha −1 (NG90), heavy grazing (HG), moderate grazing (MG), and light grazing (LG). Grazed treatments received 90 kg N ha −1 . After cover crop termination, above‐ and belowground litter was collected and incubated in situ for 0, 4, 8, 16, 32, 64, and 128 days, with cotton plants sampled on the same days to estimate N recovery and synchrony between N release from litter and uptake by cotton. By Day 128, only 13% of initial NG34 aboveground biomass had disappeared, whereas 42% of HG disappeared. Nitrogen retained in aboveground litter of HG was less than NG90 (27 vs. 60 kg N ha −1 ), and aboveground final N stock (at Day 128) of HG was less than NG90 and LG (16, 47, and 41 kg N ha −1 , respectively). Belowground litter contributed 98 kg N ha −1 versus 46 for aboveground. Belowground N disappearance from litter bags was greater from NG90 than NG34 (39 vs. 21 kg N ha −1 ). Cotton N uptake by Day 128 was similar across treatments (191 kg N ha −1 ). Grazing cover crops impact aboveground litter quantity, quality, and decomposition rates, and belowground litter plays an important role on the N cycling.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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