Influence of pulse–wheat crop rotations on aggregate size distribution dynamics in the brown soil zone in southern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Diversification of conventional cereal-based cropping systems with pulse crops may aid producers to grow crops in an appropriate sequence and frequency with environmental, social, and economic benefits. This study examined the effects of including three pulse crops with different rooting depths (shallow- and deep-rooted) in wheat-based crop rotations on soil aggregate size distribution under semi-arid and rain-fed conditions. A 4 year cycle rotational study was established in Brooks, AB, using five selected treatments: continuous wheat, wheat alternately grown with lentil, field pea, or chickpea, or lentil and chickpea alternately grown with wheat. Soils were collected from 0–5 cm depth and dry-sieved to produce eight aggregate size classes, <0.053, 0.053–0.125, 0.125–0.149, 0.149–0.05, 0.05–1.0, 1.0–2.0, 2.0–6.35, and >6.35 mm. The continuous wheat treatment improved the macro-aggregates (>6.35 mm) development, whereas the rotations with pulse–wheat crops increased the micro- and meso-aggregates (0.50–1.0 and 0.15–0.5 mm) development. Soils sampled at 0–15 cm depth were used for soil organic matter and microbial analysis. The pulse–wheat rotations collectively had more light fraction organic matter (LFOM) than the continuous wheat, and chickpea alternated with wheat had the highest amount of LFOM in both years. All treatments had similar soil microbial biomass and microbial community composition. Our study underscores the contribution of pulse crops in cereal-based cropping systems in the formation of small aggregates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».