Cropping diversity is a main driver of soil health under intensive organic cropping systems
Notice bibliographique
Résumé
The ability of organic cropping systems to sustain soil health may vary with management intensity. Little research has examined the impact of varying management practices on soil health within intensive organic field crop production systems. A field survey was conducted in the fall of 2019, 2020, and 2021 on 10 certified organic farms in Québec, Canada. Their cropping systems comprised an intensive three-year maize ( Zea mays L.)-soybean ( Glycine max [L.] Merr.) – small grain (i.e., winter or spring cereals) rotation. On each farm, soil health was measured on the three rotated crop fields in the fall of 2019, 2020, and 2021 (n = 90). The relationships between soil health indicators and indices of management practices were assessed. The 3-year Crop Diversity Index (CDI) ranged from 2 to 16 across the sampled fields, with the highest values observed where cover crops were used annually, and winter cereals were included in the rotation. Soil physical health indicators were positively influenced by higher CDI values. In contrast, higher Soil Tillage Intensity Ratings for tillage (STIR tillage ) had a negative effect on soil organic carbon (SOC) concentrations. Soil health indicators did not vary among crop phases, except for water-stable aggregates (WSA) which was greater in small grain fields (43.5 %) than in soybean fields (33.9 %). The results from this study demonstrated that soil health was positively influenced by increased crop diversity and reduced tillage intensity. These findings will help organic growers choose and refine best management practices to maintain soil health when cropping intensively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».