Plant facilitation in rooftop agriculture: disentangling plant interactions for sustainable crop production on extensive green roofs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban agriculture on extensive green roofs (EGRs), which are lightweight, shallow-profile systems with low maintenance, presents a viable opportunity to enhance food production and ecosystem services in cities. However, the harsh environmental conditions typical of EGRs pose challenges for crop cultivation, especially regarding water availability. This study investigates whether facilitative interactions with a common green roof cover species, Sedum , with bush beans ( Phaseolus vulgaris ) as our model crop, can improve crop performance under water stress. We tested 48 EGR modules with three planting designs (no Sedum , artificial Sedum , and live Sedum ) under two watering regimes (high and low) at a green roof testing facility in Toronto, Canada, and measured above- and belowground functional traits of beans to assess productivity and trait plasticity. Results revealed that water availability had a greater influence on bean performance than planting design, where beans grown with artificial Sedum under high watering showed the highest shoot biomass and yield, while performance declined significantly under low water conditions, particularly with live Sedum. Leaf physiological traits were largely unaffected by treatment, likely due to the variable rooftop conditions, and root traits were significantly influenced by both water availability and planting design. Hypervolume analyses showed that beans exhibited greater root trait plasticity than Sedum , suggesting a stronger capacity to adapt to water stress. Contrary to the hypotheses, live Sedum did not consistently facilitate bean performance, and potential competitive interactions may have outweighed any stress-ameliorating effects. These findings show water management as the main management variable for crops on EGRs. To transition EGRs into viable agricultural spaces, future strategies should explore alternative facilitative species, nutrient amendments, and microbial inoculations to support crop resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».