Soil microbiological properties during decomposition of crop residues under conventional and zero tillage
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted to correlate decomposition of red clover (Trifolium pratense) green manure (GM), field pea (Pisum sativum), canola (Brassica rapa) and wheat (Triticum aestivum) residues, and soil organic C (SOC), under zero tillage and conventional tillage, with soil microbial biomass C (MBC), bacterial functional diversity and microbial activity (CO 2 evolution). A greenhouse experiment was also conducted to relate crop residue quality to soil microbial characteristics. Zero tillage increas ed MBC only in the 0- to 5-cm soil layer. Soil MBC decreased more with soil depth than either microbial diversity or total SOC. Legume GM residues induced greater initial CO 2 evolution than the other residues. This means that results that do not include the initial flush of microbial activity, e.g., by sampling only in the season(s) following residue placement, probably underestimate gas evolution from legume crop residues. Residue N, P and K contents were positively correlated with microbial functional diversity and activity, which were positively correlated with crop residue decomposition. Therefore, microbial functional diversity and activity were good indicators of microbial decomposition processes. Residue C/N and C/P ratios (i.e., high C content) were positively correlated with MBC, which was positively correlated with SOC. Therefore, soil MBC was a good indicator of soil quality (soil organic matter content). Key words: Biological soil quality, crop residues, crop rotation, microbial activity, microbial biomass, microbial diversity
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».