No tillage and leguminous cover crop improve soil quality in a typical rainfed Mediterranean system
Notice bibliographique
Résumé
Soil and crop management influence soil organic carbon (SOC), chemical composition, and overall soil quality. In a Mediterranean region, a study initiated in 1994 examined the long-term effects of conventional tillage (CT) versus no-tillage (NT) practices. Initially focusing on continuous durum wheat cultivation until 2009, the experiment later introduced a 2-year rotation of durum wheat and Vicia faba L. cover crops in half of the CT and NT fields. SOC was monitored from 2008 to 2018, while microbial biomass (as dsDNA), soluble nitrogen (N), and enzyme activities (EAs) were monitored from 2011 to 2014 to evaluate the rotation’s impact. Between 2009 and 2018, CT yields were on average 15% higher than NT, especially during high rainfall years. NT significantly increased SOC content in the 0–30 cm soil layer, along with higher levels of soluble N, dsDNA, and EAs at 0–10 cm depth. NT led to a 23% and 10% increase in SOC stock and SOC stock per equivalent soil mass compared to CT. EAs increased by over 50% under NT, indicating enhanced biological activity. The SOC increase due to NT was limited to the top 10 cm, with a decrease at deeper depths (up to 50 cm). Introducing cover crops over 4 years did not yield significant impacts, suggesting the need for a longer period to observe noticeable effects. Overall, adopting NT practices resulted in higher SOC concentration, enhanced soil biological activity, and improved biogeochemical cycles, emphasizing the positive impact of NT on soil health and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».