Biochemical Fractionation of Soil Organic Matter after Incorporation of Organic Residues
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic matter (SOM) is a key factor for building and maintaining soil quality. The SOM quality is commonly assessed using densitometric and sieving separation methods, but such methods do not inform on the biochemical composition of SOM. Our objective was to evaluate the van Soest extraction procedure for soluble (SOL), holocellulose (HOLO) and lignin/cutin (LIC) fractions of SOM after incorporating crop residues and animal wastes into a C-depleted loamy sand. Millet cuttings, oat straw, fresh cattle manure and cattle manure compost were dried, sieved to obtain 53 - 250 and 250 - 2000 μm size fractions and characterized biochemically using a modified NDF-ADF-ADL van Soest method. Soil was also sieved into 53 - 250 and 250 - 2000 μm fractions. On a dry mass basis, crop residues contained 60% - 70% holocellulose while animal wastes contained more than 40% ash. Each soil fraction was combined with three rates of the corresponding organic fraction (2, 4, and 6 Mg·haǃ millet forage cuttings or oat straw and 5, 10, and 15 Mg·haǃ of cattle manure or cattle manure compost). Changes in soil biochemical components were analyzed using the balance method of compositional data analysis. Amendment, application rate and size fraction influenced significantly (p < 0.05) the [SOL | HOLO] balance but did not significantly affect the [SOL,HOLO | LIC] balance. The [SOL | HOLO] increased linearly with addition rate of crop residues, and decreased linearly with addition rate of animal wastes. This approach of balancing biochemical SOM components is a promising method to monitor the changes in SOM quality after the incorporation of organic residues and to elaborate beneficial practices for managing crop residues and animal wastes in agro-ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».