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Enregistrement W4412448992 · doi:10.56369/tsaes.6100

IMPACTS OF SOIL MOISTURE AND TILLAGE ON SHORT-TERM EROSION IN AGRICULTURAL LANDS OF NORTH CENTRAL MEXICO

2025· article· en· W4412448992 sur OpenAlex
Palmira Bueno Hurtado, Ousmane Seidou, Armando López-Santos

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTropical and Subtropical Agroecosystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageEnvironmental scienceErosionTerm (time)AgricultureAgroforestryCentral HighlandsMoistureSoil conservationWater contentHydrology (agriculture)GeographyAgronomyGeologyArchaeologyGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>Background</strong>: Soil erosion is a natural process accelerated by anthropogenic activities such as agriculture, leading to increased runoff and erosion, resulting in global environmental and economic losses. Addressing this issue through conservation agriculture is critical, particularly in arid regions where soil degradation is prevalent. This study adds value by evaluating the combined effects of tillage practices and antecedent soil moisture conditions (AMC) on runoff and soil erosion under controlled rainfall simulation. <strong>Objective</strong>: To assess the effects of tillage practices and AMC on runoff and soil erosion, hypothesizing that conservation-oriented practices would reduce erosion and runoff. <strong>Methodology</strong>: A randomized complete block design experiment was conducted in an arid zone of North-central Mexico. Four tillage treatments were evaluated: 1) no crop (NC), 2) maize with conventional tillage and crop residues (CTR), 3) maize with conventional tillage (CT), and 4) maize sown by handspike (HS). Each treatment was tested under two AMC scenarios: dry and wet. Runoff and soil erosion were measured, and results were analyzed using ANOVA. <strong>Results</strong>: Dry AMC significantly reduced erosion in HS (p ≤ 0.01) and CTR (p ≤ 0.05) compared to wet AMC. CT and CTR produced the lowest erosion under wet AMC (p ≤ 0.05). For total runoff, CTR and HS produced the lowest values under dry AMC. These findings highlight the effectiveness of crop residue cover in CTR and no-tillage cropping (HS) in reducing both erosion and runoff. <strong>Implications</strong>: The study demonstrates the importance of soil moisture conditions and tillage practices in managing erosion. Limitations include the use of simulated rainfall, which may not fully capture natural variability. However, the findings provide valuable insights for conservation agriculture in arid regions. <strong>Conclusion</strong>: Crop residue cover and no-tillage cropping are effective in reducing soil erosion and runoff, especially under dry AMC. These practices are crucial for sustainable soil management in arid agroecosystems.</p>

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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