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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».