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Enregistrement W119639552 · doi:10.2134/jeq2001.3041401x

Decomposition and Nitrogen Mineralization from Biosolids and Other Organic Materials: Relationship with Initial Chemistry

2001· article· en· W119639552 sur OpenAlexaff
Cindy E. Prescott, Caroline M. Preston

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)BiosolidsChemistryNitrogen cycleEnvironmental chemistryOrganic matterNitrogenDecompositionEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosolids are effective forest fertilizers. In order to facilitate their use it is important that one be able to predict the amount and rate of mineralization of nutrients, particularly nitrogen, and the relationship between substrate chemistry and N release. We examined the relationships between substrate quality and nitrogen release in a variety of organic materials. Rates of decomposition and net N mineralization from four biosolids, wheat straw, paper fines, and Douglas-fir [Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco] needle litter were measured during 391-d incubations in a greenhouse, and at two field sites in wet coastal and dry interior forests. Decomposition rates were best predicted by a model incorporating the ratio of carbon to organic matter. The decomposition model extrapolated well to the field when site-specific correction factors were applied. There was a weak relationship between rates of decomposition and net N mineralization. Rates of net N mineralization were best predicted by a model incorporating the initial organic N concentration and the proportion of phenolic C determined from solid-state 13C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. The mineralization model extrapolated less well to the field, but the effect of substrate chemistry was still apparent. Among the four biosolids there was a strong correlation between organic N concentration and indices or protein determined from 13C NMR, suggesting that these protein indices may be useful for predicting N mineralization from biosolids. There was some evidence that the protein content and N mineralization in biosolids may be predictable from the sewage treatment process employed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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