The Non‐Limiting and Least Limiting Water Ranges for Soil Nitrogen Mineralization
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of factors controlling N mineralization would improve our ability to estimate fertilizer requirements more accurately. Net N mineralization approaches a small reaction rate at low and high water contents, giving rise to lower and upper limiting water contents and the least limiting water range (LLWR). Within the LLWR, there is a range in water contents in which mineralization is largely independent of water content, that is, the non‐limiting water range (NLWR). An incubation study was conducted to determine the LLWR and NLWR for five soils with different properties, and two relative compaction levels with and without the addition of a legume crop residue. These soils were incubated for 1 and 3 mo at eight water contents. Net N mineralization increased with incubation time and legume addition and varied curvilinearly with water‐filled pore space (WFPS). Logistic functions were generated to establish the relationships between net N mineralization and WFPS (%) and to calculate LLWR and NLWR. The mean NLWR was 32.2% after 1 mo and decreased to 18.1% after 3 mo whereas the mean LLWR was 55% after 1 mo and increased to 70.8% after 3 mo. The LLWR increased with organic C or total N but decreased with the addition of legume residue. The NLWR decreased with clay content and with the addition of legume after 3 mo. Emissions of N 2 O were greatest at water contents near the upper limit of the LLWR. Use of the NLWR to differentiate soils on the basis of the sensitivity of N mineralization to variation in water content is illustrated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».