Short‐Term Effects of Mineral and Organic Fertilizer on Denitrifiers, Nitrous Oxide Emissions and Denitrification in Long‐Term Amended Vineyard Soils
Notice bibliographique
Résumé
Short‐term effects (i.e., 21 d) of mineral or organic fertilizer application on long‐term (i.e., 8 yr of applications) amended soil on denitrifier community abundance, denitrification gene mRNA transcript numbers, denitrification rate, and emissions of N 2 O were explored. Soil was collected from a vineyard in Italy receiving annual applications of either mineral fertilizer (conventional management system, CS) or municipal compost (organic management system, OS). Each soil was incubated using three treatments: no amendment, NH 4 NO 3 , or municipal compost. Microcosms set up with soil treated with compost showed higher nirS , nirK , and nosZ abundance in comparison to conventional fertilization. Short‐term compost addition increased nirK gene abundance over time in OS and CS soils, whereas nirS and nosZ gene abundance increased after compost addition only in OS soil. In OS soil, nosZ gene mRNA transcript numbers were higher at all time‐points for all treatments compared with CS soil. Furthermore, nosZ gene mRNA transcript number increased over time after compost addition for both soils, N 2 O emissions were higher in both soils after NH 4 NO 3 addition compared with no amendment and compost addition. Denitrification was higher in OS than CS soil following NH 4 NO 3 treatment. Denitrification rates were much higher than N 2 O rates in all cases suggesting most emissions occurred as N 2 . Our study demonstrated that long‐term urban‐waste compost application clearly changed soil denitrifier communities and the response of denitrification and N 2 O emissions to different short‐term soil amendments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».