Nitrous Oxide Emissions from Clayey Soils Amended with Paper Sludges and Biosolids of Separated Pig Slurry
Notice bibliographique
Résumé
Wastes from animal production and from the paper industry are often used as amendments to agricultural soils. Although data exist on the impacts of raw animal wastes on NO production, little is known regarding the effects of paper wastes and biosolids from treated animal waste. We measured NO emissions for two consecutive snow-free seasons (mid-May through the end of October) from poorly drained clayey soils under corn ( L.). Soils were amended with raw pig slurry (PS) or biosolids (four PS-derived and two paper sludges) and compared with soils with mineral N fertilizer (CaNHNO) or without N addition (Control). Area-based NO emissions from the mineral N fertilizer (average, 8.2 kg NO-N ha; 4.2% of applied N) were higher ( < 0.001) than emissions from the organic amendments, which ranged from 1.5 to 6.1 kg NO-N ha (-0.4 to 2.5% of applied N). The NO emissions were positively correlated with mean soil NO availability (calculated as "NO exposure"), which was highest with mineral N fertilizer. In plots treated with organic amendments (i.e., biosolids and raw PS), NO exposure was negatively correlated to the C:N ratio of the amendment. This resulted in lower NO emissions from the higher C:N ratio biosolids, especially compared with the low C:N ratio PS. Application of paper sludge or PS-derived biosolids to these fine-textured soils, therefore, reduced NO emissions compared with raw PS and/or mineral N fertilizers ( < 0.01).
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».