Impacts of organic cropping systems on greenhouse gas emissions, soil mineral nitrogen, and crop yields in field crop production in Québec = Impacts de systèmes culturaux biologiques sur les émissions de gaz à effet de serre, l'azote minéral du sol et les rendements en grandes cultures au Québec
Bibliographic record
Abstract
L'agriculture biologique vise à améliorer la durabilité des systèmes culturaux, cependant, certaines pratiques de conservation des sols utilisées peuvent augmenter les émissions de gaz à effet de serre (GES), sous certaines conditions environnementales. L'objectif de ce projet était de déterminer l'effet de différents systèmes culturaux en grandes cultures biologiques sur les émissions de GES et sur le rendement des cultures. Un essai au champ a été réalisé à l'Institut national d'agriculture biologique, au cours de deux saisons de croissance (26 avril au 31 octobre 2019 et 29 avril au 12 novembre 2020), sur un loam sableux. Le dispositif expérimental en blocs complets aléatoire incluait deux témoins comparatifs (prairie permanente et jachère en sol nu [JSN]) et cinq systèmes culturaux combinant différentes (i) séquences culturales (orge [Hordeum vulgare L.]-maïs [Zea mays L.], soya [Glycine max (L.) Merr.]-blé de printemps [Triticum aestivum L.], maïs-soya); (ii) sources fertilisantes (fumier de poulet [FP] et/ou engrais vert en dérobée [EV] ou aucun apport); et (iii) intensités de travail primaire du sol (labour avec charrue à versoirs [LB] ou chisel [CH]). La température, la teneur en eau et les concentrations en azote minéral du sol ont été mesurées périodiquement, de même que les émissions de protoxyde d'azote (N₂O) et méthane (CH₄) à l'aide de chambres statiques à régime variable. Le système CH-EV a généré les plus faibles émissions de N₂O cumulatives en 2019 et 2020 et les systèmes LB-FP en 2019 et JSN en 2020 ont généré les émissions les plus élevées. Les émissions de CH₄ ont été équivalentes entre les différents systèmes. Le système CH-EV a minimisé les émissions de N₂O à l'échelle de la superficie sans augmenter les émissions de N₂O à l'échelle du rendement. Cependant, l'évaluation à long terme de ces systèmes culturaux est nécessaire pour déterminer les bénéfices agronomiques, économiques et environnementaux.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".