Soil losses due to carrot and sweetpotato harvesting: the role of root morphology
Notice bibliographique
Résumé
Carrots and sweetpotatoes are cultivated worldwide to address food security. However, how carrot and sweetpotato root morphologies contribute to soil loss due to harvesting (SLCHcrop) is not clear. Thus, a 2-year study was conducted to compare SLCHcrop of carrot and sweetpotato with contrasting morphologies, and assess the cost of replacing nutrient loss. Harvested crops were classified into two morphological groups (root crops with indented rough surfaces – IRS and undented smooth surfaces – USS) and were assessed for SLCHcrop. SLCHcrop for sweetpotato (1.46 Mg ha−1 harvest−1) was two times higher than that of carrot (0.62 Mg ha−1 harvest−1). Sweetpotato was higher than carrots by factors of 1.4 for fine-root weight, and 1.2 for fine-root weight per root crop yield. SLCHcrop for IRS was 54% higher than USS. Soil denudation rate by sweetpotato (1.47 × 10−2 mm yr−1) was 2.4 times higher than that by carrot (6.15 × 10−3 mm yr−1). Fertilizer equivalent cost of NPK losses due to sweetpotato harvest was higher than that of carrots by US$5.52 ha−1, while the IRS root crop was higher than the USS root crop by US$7.74 ha−1. Thus, root morphology majorly contributes to SLCHcrop and should be considered for soil degradation assessment for sustainable agriculture.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».