Soil and Crop Response to Wood Ash and Lime Application in Acidic Soils
Notice bibliographique
Résumé
Wood ash has the properties to be an effective liming material, and research is needed to compare its effectiveness relative to agricultural lime on acidic agricultural soils. Wood ash at a calcium carbonate rate of 6.72 t ha −1 was compared with an equivalent rate of agricultural lime on a clay loam soil with an initial pH of 4.9. Replicated plots were managed under a barley ( Hordeum vulgare L.)–canola ( Brassica rapa L.)–pea ( Pisum sativum L.) rotation for 4 yr (2002–2005). Soil pH increased in the order of: wood ash = lime > control (without lime or wood ash). Available soil P increased in the order of: wood ash > lime ≥ control. The effect of wood ash and lime application on pH and available P was greatest in the 0‐ to 5‐cm depth, less but still significant in the 5‐ to 10‐cm depth, and not significant below 10 cm. The effect on soil aggregation was: wood ash > lime > control. Averaged over 4 yr, application of wood ash increased grain yields of barley, canola, and pea by 49, 59, and 55%, respectively, compared to a corresponding increase of 38, 31, and 49% by agricultural lime. The increase in crop yield with wood ash compared with lime is attributed partly to increased P availability in wood ash‐amended plots. It is concluded that wood ash applied at rates equivalent to agricultural lime improved some soil chemical and physical properties and increased crop production relative to agricultural lime.
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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 ».