Crop yields under no-till in Canada: implications for soil organic carbon change
Notice bibliographique
Résumé
Crop yields directly affect carbon (C) inputs into soils. Tillage management can influence crop performance, and as such should be considered when quantifying soil organic carbon (SOC) change, and thus net greenhouse gas emissions from croplands for national greenhouse gas inventory reporting. We conducted a meta-analysis of the effects of no-tillage (NT) and conventional tillage (CT) on crop yields for multiple crop species, soil types, and climatic regions of Canada. Yield response to NT varied between western and eastern Canada. Regardless of crop type, experiment duration, soil texture, and residue management, experiments in eastern Canada showed an average of 6% lower yields ( p ≤ 0.005) under NT compared to CT. In western Canada, crop type had an important effect on yields between NT and CT with wheat, canola, and legumes exhibiting 10% ( p ≤ 0.001), 7% ( p ≤ 0.05), and 9% ( p ≤ 0.05) higher yields on average under NT compared to CT, respectively. In western Canada, higher yields would be reflected in a similar scale of higher C inputs to NT systems. A recent meta-analysis of the effects of tillage management on SOC in Canada showed an 8% higher storage of SOC under NT systems compared to CT, a difference limited to western Canadian soils. Incorporating the effect of tillage on C inputs will lead to improvements in the accuracy of the effects of tillage management on SOC change in Canadian cropland. The activity data can be improved by applying weightings to the yield data by site-specific assessment of tillage practices across Canada.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».