ALLIANCE: Amélioration des performances écologiques et économiques par association de plantes de services légumineuses dans des systèmes de grandes cultures.
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce projet était de (1) quantifier les services écosystémiques rendus par les associations\n« cultures de rente – Plantes de services » pour le colza d’hiver et le blé tendre d’hiver, et leurs effets\nsur les cultures suivantes dans des systèmes de grandes cultures stricts (plus ou moins diversifiés) et\nde polycultures élevages, en agriculture conventionnelle et biologique (2) tester différentes conduites\nculturales et des outils pour accompagner cette innovation\nCe travail a démarré par une méta-analyse de résultats expérimentaux extraits de 34 articles\nscientifiques couvrant 17 pays, et a montré que les plantes compagnes associées à différentes cultures\nannuelles conduisent à une réduction de 56% de la biomasse d’adventices par rapport à une culture\nseule non-désherbée, et 42% par rapport à une culture seule désherbée. Puis des expérimentations en\nparcelles agricoles et en conditions semis controlées ont été mises en place. Concernant le colza, des\nplantes de services gélives, le plus souvent choisies dans la famille des légumineuses ont été semées\nen même temps que le colza pour concurrencer les adventices et perturber les insectes pendant\nl’automne (Lorin et al., 2015). La plante de services ne survivant pas à l’hiver, le colza termine son cycle\nsans concurrence et bénéficie d’azote restitué par les résidus de plantes. Les résultats de 79 essais\nmenés en France entre 2009 et 2016 ont permis de valider cette technique et d’évaluer les intérêts\nmulti-critères de plusieurs conduites. Les plantes légumineuses gélives associées au colza permettent à\nla fois de réduire la fertilisation de 30 kg N/ha sans perdre de rendement. En agriculture biologique, en\ncomparaison à un semis après la récolte du blé, le semis sous couvert au printemps permet aux\nlégumineuses de se développer plus rapidement une fois le blé récolté. Les effets sur le blé sont\nnégligeables, alors que le contrôle des adventices est directement lié à la biomasse produite avant la fin\nde l’été et ne sera effectif qu’après la récolte du blé, pendant l’interculture.\nUn outil, permettant d’aider au choix de l’espèce à associer en fonction d’objectifs agronomiques, a été\nconçu selon une démarche participative afin d’intégrer et partager les connaissances existantes sur les\nassociations colza – plantes de services. Le modèle développé s’appuye sur une démarche\nfonctionnelle reliant les traits des espèces candidates, aux processus et aux services potentiels
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".