Phosphorus transformations in acid light-textured soils treated with dry swine manure
Notice bibliographique
Résumé
Organic matter can sorb P in acid soils through metal-organic matter-phosphate complexes. The pyrophosphate extractable Al and Fe and soil C contents were hypothetized to influence P partitioning in Ferro-Humic Podzols. Reaction of added P may be mitigated by adding lime or organic matter as dry swine manure (DSM) together with mineral P fertilizers. Three soils had 40 to 50 g kg-1 of soil organic matter (SOM) content, and 76 to 140 mmol (Al + Fe)pyro kg-1. A peaty soil phase had 200 g SOM kg-1, and 58 mmol (Al + Fe)pyro kg-1. Rates of monoammonium phosphate were 0, 27, 69, and 144 kg P ha-1 in a simulated fertilizer band. Rates of DSM and lime were 800 and 185–369 mg per 35 mL of soil, respectively. After 6 wk of incubation, soil P was fractionated sequentially into aluminium bound P (Al-P), iron bound P (Fe-P), and loosely bound P. Total P, desorbed P and organic P were determined in separate subsamples. A proportion of 79–92% of added P was recovered as Al-P and Fe-P in the three low SOM soils, compared to 51–61% in the high SOM soil. The DSM increased loosely bound P from 25 to 34% in the high SOM soil and from 4.8 to 5.9% in low SOM soils. With DSM, the proportion of desorbed P was much higher in the high (70%) than in low SOM (22%) soils. Compared to the non-amended treatment, lime showed no significant effect on any P fraction but desorbed P. The DSM increased P availability in the fertilizer band considerably more in the soil having the lowest (Al + Fe)pyro/C ratio. Key words: P fractionation, organic ligand, P sorption, fertilizer band
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».