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Enregistrement W1914174381 · doi:10.4141/cjss2010-026

Corn root growth and nutrient accumulation improved by five years of repeated cattle manure addition to eroded Chinese Mollisols

2012· article· en· W1914174381 sur OpenAlexvenueno aff
Keqin Zhou, Xiaobing Liu, Xingyi Zhang, Yueyu Sui, Stephen Herbert, Yongmao Xia

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMollisolManureAgronomyNutrientFertilizerDry weightTopsoilPhosphorusSoil waterAnimal scienceEnvironmental scienceChemistryBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zhou, K., Liu, X., Zhang, X., Sui, Y., Herbert, S. J. and Xia, Y. 2012. Corn root growth and nutrient accumulation improved by five years of repeated cattle manure addition to eroded Chinese Mollisols. Can. J. Soil Sci. 92: 521–527. The use of fertilizers with additional cattle manure application on eroded soil has been reported to improve cereal yields. Limited research exists on the long-term effect of cattle manure on root growth and nutrient uptake by corn (Zea mays L.) grown on eroded soils. A field experiment was established in Hailun city, Northeast China to determine the impact of long-term cattle manure addition on corn production in eroded Mollisols. There were five levels of simulated-erosion, which removed 0, 5, 10, 20, 30 cm of topsoil. Two soil amendments were: (1) chemical fertilizer at the rate normally used by farmers in the region and (2) chemical fertilizer plus 15 000 kg ha−1 (dry weight basis) of cattle manure. Root growth (length, surface area and dry weight) was assessed at the three-leaf stage. Nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) uptake and accumulation by corn were evaluated at the three-leaf stage and at harvest. Compared with chemical fertilizer alone, 5 yr of repeated cattle manure addition significantly increased root surface area by 18–35%, and root dry weight by 45–129% in soil with simulated-erosion. The improvement of root growth by manure application was mainly correlated with the changes in larger size aggregate. N content increased by 12–59%, P by 31–129%, and K by 297–494% in corn at the three-leaf stage, and the same trend was found at harvest. Long-term cattle manure addition increased corn yield by 7% in soils with 5 cm topsoil removal, and gave similar yields in soils with 10 and 20 cm topsoil removal as non-eroded plots receiving chemical fertilizer only. Our results suggest that the increased corn yield in manure-amended soils was related to greater N, P and K accumulation due to larger root surface area and biomass. Addition of cattle manure with chemical fertilizer would be a practical and effective approach to restore soil productivity and improve corn yields in eroded Chinese Mollisols.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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