Évaluation des mélanges multi-espèces de cultures de couverture en grandes cultures biologiques
Notice bibliographique
Résumé
La gestion de l’azote (N) est un défi pour les producteurs de maïs-grain (Zea mays L.) biologique qui comptent sur les cultures de couverture (CC) pour combler les besoins en N de cette culture. L’objectif de cette étude était de déterminer l’effet de mélanges de CC semés en dérobée sur l’approvisionnement en N du maïs-grain. Une expérience de deux ans a été répétée sur trois années sites. Le dispositif expérimental était un plan factoriel en tiroir avec quatre blocs, où les CC étaient en parcelles principales : un témoin enherbé sans CC, une CC de pois (Pisum sativum L.) et des mélanges de 2, de 6 et de 12 espèces. La fertilisation organique du maïs-grain était en parcelle secondaire (0 ou 120 kg N ha-1 ). Aux trois années-sites, la proportion du pois fourrager variait entre 45 et 93 % de la biomasse aérienne des mélanges. La CC de pois a produit la biomasse aérienne la plus élevée (2,636 kg ha-1 ), mais la biomasse racinaire la plus faible (693 kg ha-1 ) en comparaison avec les mélanges. Le contenu en N de la biomasse aérienne totale variait entre 8 et 140 kg N ha-1 , alors que le contenu en N de la biomasse racinaire était en moyenne de 13 kg N ha-1 . À l’implantation des CC, la biomasse des plantes adventices était inversement corrélée à la biomasse aérienne des CC. Le rendement le plus élevé de maïs-grain a été observé dans la CC de pois et les mélanges de 2 et de 12 espèces, tandis que le rendement le plus faible, dans le témoin enherbé et le mélange de 6 espèces. Finalement, la fertilisation organique a permis d'augmenter le rendement du maïs-grain de 10 % en moyenne. D’autres pratiques innovantes de gestion des CC sont nécessaires pour rendre le système de culture du maïs-grain biologique plus productif.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».