The distance from tree legumes in silvopastoral systems modifies the litter in grass-composed pastures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of silvopastoral systems with tree legumes is a viable alternative to recover and develop pastures, as they add N to the system influencing pasture growth. This study hypothesized that the herbage and litter of signalgrass ( Urochloa decumbens Stapf) is affected by legume trees in the pasture. Treatments were composed of (1) signalgrass + Mimosa caesalpiniifolia Benth.; (2) signalgrass + Gliricidia sepium Jacq.; and (3) signalgrass monoculture. The 3-year experiment followed a randomized complete block design with three replications. Tree legumes were planted in double rows (15 × 1 × 0.5 m), in 1 ha paddocks. Litter samples were taken in five distance points (0, 1.8, 3.7, 5.6 and 7.5 m) perpendicular to tree legume rows. Signalgrass was taller at longer distances from the trees ( P < 0.05). Signalgrass height differed between treatments, with taller signalgrass found in pastures mixed with G. sepium (15.6 cm) compared to M. caesalpiniifolia (9 cm) ( P < 0.05). Herbage N content decreased with increasing distance from tree rows ( P < 0.05). Litter N content followed a similar pattern, ranging from 23 g/kg under the trees to 12 g/kg at 7.5 m away from tree rows. Signalgrass did not grow under the tree crown (0–1.8 m), especially when intercropped with M. caesalpiniifolia . The findings of this study suggest that the type of legume trees used in the silvopastoral system has the potential to modify the pattern of grass growth and content of N in pasture litter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».