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Enregistrement W4389222141 · doi:10.3390/ijpb14040081

Using Brassica Cover Crops as Living Mulch in a Vineyard, Changes over One Growing Season

2023· article· en· W4389222141 sur OpenAlexaff
Corynne M. O’Farrell, Miranda M. Hart

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Plant Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover cropAgronomyBiologyWhite mustardBrassicaCanolaRaphanusGreen manureGrowing seasonSinapisCropMulchBrassica rapa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farmers hoping to manage cropping systems sustainably are turning to cover crops to help mitigate plant pathogens. Plants with biofumigant properties are used to control soil-borne pathogens in agricultural settings, especially in till systems, where the brassicas are incorporated into the soil as green manure or seed meal. The effect of these crops is not well studied in no-till systems; thus, it is hard to know if they are as effective as green manure. Whether or not these cover crops can effect changes during a single growth season has not yet been studied. This study compared the response of the soil microbial community to four different brassica cover crops, two of which are commonly used in vineyards (Sinapis alba L. (white mustard) and Raphanus sativus (L.) Domin (tillage radish)) as well as two brassicas that are native or naturalized to the Okanagan (Capsella bursa-pastoris (L.) Medik. (Shepherd’s purse) and Boechera holboelli (Hornem.) Á. Löve and D. Löve (Holbøll’s rockcress)). Cover crops did not affect fungal species richness, but B. holboelli recover crops were associated with increased evenness among fungal taxa. Both C. bursa-pastoris and S. alba had lower levels of plant parasitic nematodes compared to non-brassica controls. These results were apparent only after a single growing season, which indicates growers could use this approach as needed, minimizing long-term exposure to biofumigants for beneficial soil microbes.

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)0,000
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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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