Performance agronomique et santé du sol dans divers itinéraires agronomiques lors de la transition biologique en grandes cultures au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les pratiques de l’agriculture biologique favorisent la biodiversité et la santé du sol. Mais entreprendre une transition vers l’agriculture biologique est une étape cruciale pour une entreprise agricole, cette période amenant souvent une baisse des rendements. Les objectifs du projet sont d’évaluer l’effet de différents itinéraires agronomiques sur le stockage de carbone dans le sol et sur la santé du sol, ainsi que sur les performances agronomiques des cultures lors des deuxième et troisième années de la période de transition biologique en grandes cultures. Les quatre itinéraires agronomiques comparés sont des systèmes avec un labour printanier (A), un labour d’automne (B), un labour d’automne sans fumier (C) ou un travail du sol minimum (D). Les itinéraires n’ont pas eu d’effet sur la résistance à la pénétration du sol, la stabilité des agrégats, la protéine du sol et la respiration du sol. La concentration et le stock de carbone en surface (0-15 cm) étaient similaires entre les itinéraires mais supérieurs dans D par rapport à C dans la couche 15-30 cm. La période de transition de trois ans n’a pas été suffisante pour influencer la santé des sols avec les quatre itinéraires testés. En 2017, le rendement en orge était plus élevé avec l’itinéraire B que le A, mais non différent de l’itinéraire D. Pour le maïs-grain (Zea mays L.) en 2018, l’itinéraire D a entraîné le rendement le plus faible alors que les rendements étaient similaires pour A, B et C. Les cultures de couverture enfouies pour les itinéraires A, B et C, et l’application de fumier pour les itinéraires A et B ont bénéficié au maïs-grain, par rapport à l’itinéraire D. À la troisième année (2019) de la transition biologique, les itinéraires agronomiques n’ont pas eu d’effet sur le rendement de soya (Glycine max (L.) Merr.), culture moins exigeante en azote.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».