Contribution of anthropogenic phosphorus to agricultural soil fertility and food production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural intensification over the last few decades has been accompanied by the extensive use of anthropogenic phosphorus (P) derived from mined phosphate rock. Given the increasing scarcity of P resources, accurate estimates of the reliance of agriculture on anthropogenic P are required. Here we propose a modeling approach for assessing the contribution of anthropogenic P to agricultural soil fertility and food production. We performed computations at country level, and France was chosen as a typical western European country with intensive agriculture. Four soil P pools were identified based on their bioavailability (labile versus stable) and origin (anthropogenic versus natural). Pool evolution between 1948 and 2009 was estimated by combining international databases and a simple biogeochemical model. An optimization procedure demonstrated the necessity of representing a stable P pool capable of replenishing the labile pool within 14 to 33 years in order to match country‐scale observations. Mean simulated P pool sizes for 2009 (0–35 cm soil horizon) were 146, 616, 31, and 156 kgP/ha for natural stable, anthropogenic stable, natural labile, and anthropogenic labile pools, respectively. We found that, on average, 82% (min‐max: 68–91%) of soil P (sum of labile and above defined stable) in that year was anthropogenic. The temporal evolution of this contribution is directly related to the integral of chemical fertilizer use over time, starting from 1948. The contribution of anthropogenic P to food production was similar at 84% (min‐max: 72–91%), which is greater than budget‐based estimates (~50–60%) commonly reported in the literature. By focusing on soil fertility and food production, this study provides a quantitative estimation of human perturbations of the P cycle in agroecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».