Impacts of conservation agriculture on soil C and N stocks and organic matter fractions: comparing commercial producer fields with a long-term small-plot experiment in Brown Chernozems of Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Conservation agriculture (CA) is increasingly promoted to build soil organic matter (SOM) based on findings from predominantly small-plot long-term agroecosystem experiments (LTAEs), with minimal on-farm data. Using commercial producer fields ( n = 20) in the Brown Chernozemic soil zones of Saskatchewan, Canada, which were sampled before (1996) and after (2018) adopting direct-seeding and continuous cropping (1997), we examined changes in soil organic carbon (SOC) and soil total nitrogen (STN) stocks, along with C and N stocks in particulate (POM) and mineral-associated organic matter (MAOM), and compared them to an LTAE in the same soil zone. After 21 years, SOC and STN stocks (0–30 cm depth) increased by 13% and 21%, respectively, in commercial producer fields, and were more pronounced in finer- than coarser-textured soils. Conversely, there were no significant changes (0–30 cm depth) after 18 years (1998–2016) with CA (continuous wheat and pulse-wheat under no-tillage (PW-NT)) in the LTAE, except that STN stock for PW-NT decreased by 7.7%. The estimated rate of change to 30 cm depth was similar between the commercial fields and LTAE for SOC (0.28 and 0.16 Mg C ha −1 year −1 , respectively), but not STN (0.04 and −0.03 Mg N ha −1 year −1 , respectively). Changes were more evident in the MAOM than POM fraction in both cases. Although the impact of CA may be similar, as observed for SOC, actual on-farm changes will depend on site-specific factors, and specific CA practice. Therefore, on-farm monitoring studies are needed for more accurate assessments of SOM changes and C sequestration potentials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».