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Enregistrement W4403935059 · doi:10.1016/j.apsoil.2024.105728

Does increased cropping intensity translate into better soil health in dryland wheat systems?

2024· article· en· W4403935059 sur OpenAlexaff
Shikha Singh, Surendra Singh, William F. Schillinger, Haly Neely, Shannon B. Cappellazzi, Charlotte E. Norris

Notice bibliographique

RevueApplied Soil Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesFFAR Fellowship ProgramFoundation for Food and Agriculture ResearchGeneral MillsSamuel Roberts Noble Foundation
Mots-clésAgronomyCroppingDryland farmingSoil healthEnvironmental scienceAgroforestryWinter wheatIntensity (physics)Dryland salinityCropping systemBiologySoil organic matterSoil waterSoil biodiversitySoil scienceAgricultureCropEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite reliable grain yields, the 13-month fallow period in winter wheat ( Triticum aestivum L.) - fallow systems (WF) in low precipitation zones (<350 mm annually) poses several challenges including soil erosion , soil organic matter (SOM) decline, weed management , and overall soil health degradation. Therefore, considerable research efforts are focused on reducing the frequency of fallow and reducing or eliminating tillage. We compared the widely practiced 2-year WF rotation to two 3-year crop rotations with only one year of fallow and continuous annual spring cropping. These systems have been evaluated over the past 10-plus years using undercutter conservation-till and no-till practices in a large-scale and long-term cropping systems experiment near Ritzville, WA USA. To date there is limited research-based information about the influence of these intensified crop rotations using conservation- and no-till compared to traditional conservation-till WF on soil health indicators, particularly microbial activity , and microbial community dynamics in the dryland region of inland Pacific Northwest (iPNW). This study was conducted as a part of Soil Health Institute's North American Project to Evaluate Soil Health Measurements (NAPESHM). We leveraged the aforementioned ongoing long-term (25-year-old) experiment to obtain these data. Soil samples were collected at 0–15 cm depth from different crop rotation treatments that included, 1. winter triticale ( X Triticosecale Wittmack )-spring wheat-no till fallow (WT-SW-NTF); 2. continuous annual no-till spring wheat (CSW-NT); 3. winter wheat-undercutter conservation-till fallow (WW-TF); and 4. winter wheat-spring wheat-undercutter conservation-till fallow (WW-SW-TF). Soil samples were analyzed for an array of soil health indicators. Out of the 21 tested soil health indicators, eleven indicators were significantly influenced by crop rotations. These were SOM, carbon mineralization potential (24-h respiration), water extractable carbon (WEC), active C, potentially mineralizable nitrogen (PMN), water extractable nitrogen (WEN), soil pH, NO 3 -N and NH 4 -N, phosphatase enzyme activity , and wet aggregate stability (WAS). Within responsive indicators, all C-related biological indicators (SOM, WEC, active C, and 24-h respiration) were highest under WW-SW-TF rotation while N-related indicators (WEN, PMN, and inorganic N) were highest under CSW-NT rotation. The improvements in aforementioned soil properties in the 3-year winter wheat-spring wheat-undercutter conservation-till fallow rotation was likely because of the higher crop biomass production in this rotation as compared to the other tested rotations.

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)0,001
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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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