Characterization of runoff and infiltration from no-till soybeans with selected winter cover crops
Notice bibliographique
Résumé
The influence of "living mulch" winter cover crops on soil loss, runoff amount and quality and soybean growth was studied at the Midwest Claypan Experimental runoff plots located on Mexico silt loam (Udollic Ochraqualf). Experimental treatments consisted of no-till soybeans with: 1) canada bluegrass (Poa compressa L.), 2) chickweed (Stellaria media h), 3) downy brome (Bromus tectorum L.), and 4) no cover crop (CK). Runoff, sediment, dissolved nutrients, soil water content, and plant growth characteristics were measured. For chickweed (CW), canada bluegrass (CB) and downy brome (DB) treatments, runoff was reduced 66, 56, and 80 percent (P [less than] 0.01), and soil loss was decreased 61, 97, and 95 percent (P [less than] 0.01), respectively, vs. the CK treatment. Concentrations of dissolved NH4+-N and P04-3-P in runoff water from cover crop plots were 2 to 2.8 times higher than the CK (P [less than] 0.05). Runoff from the CK had a higher concentration of dissolved No3--N. Total amounts of dissolved N03--N losses were significantly decreased by 71, 73, and 76 percent (P [less than] 0.01) and NH4+-N losses reduced by 40, 36, and 46 percent (P [less than] 0.10) for treatments of CW, CB, and DB vs. the CK, respectively. P04-3-P losses also were decreased by 50, 21, and 39 percent for CW, CB, and DB vs. CK, but differences were not significant (P [greater than] 0.10). Lower plant populations and delayed plant development decreased soybean yield in cover crop treatments from 18 to 62 percent (P [less than] 0.01) vs. the CK.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».