Conservation agriculture enhances ecosystem services and sustainability of the system over conventional agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem services (ES) provision and variation over spatial scales in agricultural land are often the result of interactions between agricultural management and ecological structures. Our goal was to evaluate the effect of conservation agriculture (CA) and conventional tillage (CT) practices on different ES and ecosystem disservices (DES) to evaluate their spatial variability, and to develop a new index to determine the sustainability of CA and CT systems in farmers’ fields. Under conservation agriculture and conventional tillage, the ecosystem services supplied by wheat-based cropping systems was measured, and the inverse distance weighted (IDW) interpolation technique was used to create maps of spatial variability. A new index, i.e., ecosystem service sustainability index (ESSI) was developed to assess the sustainability of the study area. The gain in food was higher in some parts of the Nilokheri and Taraori villages of Karnal district, where CA was practiced over the years. The gain in regulating service, i.e., SOC stock in the study area ranged between 1.99 and 5.54 Mg ha –1 . The study revealed approximately 178% increase in supporting service, i.e., soil formation in Nilokheri block over the study area. The ESSI of Karnal ranged between 1.48 and 7.60, and for Kaithal district it was between 1.22 and 6.24. In the study area, 67 villages were reported as degraded, 28 villages as vulnerable, 38 villages as sustainable but input intensive, 17 villages as sustainable. By incorporating ecosystem service concepts into conservation agriculture, wheat agroecosystems can be transformed into more robust and sustainable production systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».