MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385999832 · doi:10.1111/1365-2664.14484

Synergism between production and soil health through crop diversification, organic amendments and crop protection in wheat‐based systems

2023· article· en· W4385999832 sur OpenAlexaff
Florian Walder, Lucie Büchi, Cameron Wagg, Tino Colombi, Samiran Banerjee, Juliane Hirte, Jochen Mayer, Johan Six, Thomas Keller, Raphaël Charles, Marcel G. A. van der Heijden

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of FrederictonAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSoil healthYield gapEnvironmental scienceSoil qualitySoil managementSoil organic matterAgricultureAgricultural soil scienceAgronomyOrganic farmingNo-till farmingSoil biodiversityAgroforestryCrop yieldSoil waterAgricultural engineeringSoil fertilityBiologyEngineeringSoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the critical challenges in agriculture is enhancing yield without compromising its foundation, a healthy environment and, particularly, soils. Hence, there is an urgent need to identify management practices that simultaneously support soil health and production and help achieve environmentally sound production systems. To investigate how management influences production and soil health under realistic agronomic conditions, we conducted an on‐farm study involving 60 wheat fields managed conventionally, under no‐till or organically. We assessed 68 variables defining management, production and soil health properties. We examined how management systems and individual practices describing crop diversification, fertiliser inputs, agrochemical use and soil disturbance influenced production—quantity and quality—and soil health focusing on aspects ranging from soil organic matter over soil structure to microbial abundance and diversity. Our on‐farm comparison showed marked differences between soil health and production in the current system: organic management resulted in the best overall soil health (+47%) but the most significant yield gap (−34%) compared to conventional management. No‐till systems were generally intermediate, exhibiting a smaller yield gap (−17%) and only a marginally improved level of soil health (+5%) compared to conventional management. Yet, the overlap between management systems in production and soil health properties was considerably large. Our results further highlight the importance of soil health for productivity by revealing positive associations between crop yield and soil health properties, particularly under conventional management, whereas factors such as weed pressure were more dominant in organic systems. None of the three systems showed advantages in supporting production‐soil health‐based multifunctionality. In contrast, a cross‐system analysis suggests that multifunctional agroecosystems could be achieved through a combination of crop diversification and organic amendments with effective crop protection. Synthesis and applications : Our on‐farm study implies that current trade‐offs in managing production and soil health could be overcome through more balanced systems incorporating conventional and alternative approaches. Such multifunctionality supporting systems could unlock synergies between vital ecosystem services and help achieve productive yet environmentally sound agriculture supported by healthy soils.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied EcologyMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207