Long-Term Effects of Rotational Tillage On Visual Evaluation of Soil Structure, Soil Quality and Crop Yield
Notice bibliographique
Résumé
Tillage and rotation are fundamental factors influencing soil quality and thus the sustainability of cropping systems. Many studies have focused on the effects of either tillage or rotation but few have quantified long term integrated effects tillage and rotation. We studied the issue using a 30 year old long-term rotation and tillage treatment experiment on a Canadian silt loam soil. Measurements were carried out in the topsoil for three different rotations: R1 (C-C-C-C) continuous corn (Zea mays L.), R6. (C-C-O(RC), B(RC)) corn, corn, oats (Avena fatua L.) and spring barley (Hordeum vulgare L.) and R8, (C-C-S-S) corn, corn, soybean (Glycine max L.), soybean. A red clover (Trifolium pretense L.) cover crop was under seeded in oats and spring barley in R6. In 2010, first year corn was grown in R6 and R8. The tillage treatments included no tillage, NT and mouldboard plowing, MP. Topsoil structural quality was visually evaluated early June and mid October. Minimal disturbed soil cores early June and these were used for X-ray CT scanning and more traditional analysis. Soil friability was determined on the soil samples using a drop shatter test. Crop yield was determined and correlated to the soil quality estimates. We found significant effect of both rotation and tillage on visual soil structure at both times of assessment. Poor soil structure was found for NT except when combined with a versatile crop rotation (R6). The soil core pore characteristics data also displayed a significant effect of tillage but only a weak insignificant effect of rotation. The drop shatter results were in accordance with the visual assessment data. Crop yield correlated significantly with the visual soil structure scores. We conclude that a versatile crop rotation was needed for an optimal performance of NT for the studied soil. <br/>
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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 | 0,000 | 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 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 ».