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Enregistrement W2013432568 · doi:10.1111/j.1365-2389.2006.00833.x

Dynamics of aggregate stability and biological binding agents during decomposition of organic materials

2006· article· en· W2013432568 sur OpenAlexaff
Samuel Abiven, Safya Menasseri, Denis A. Angers, Philippe Leterme

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMineralization (soil science)StrawWettingLoamCompostDecompositionOrganic matterEnvironmental chemistryAgronomyChemical engineeringSoil waterSoil scienceNitrogenOrganic chemistryInorganic chemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The relative importance of different binding mechanisms and associated biological binding agents on aggregate stability is still unclear. The aim of this study was to evaluate the role of various aggregate binding agents during the decomposition of cauliflower residues, wheat straw, cattle manure and poultry woody compost. We measured aggregate stability, hot‐water extractable polysaccharide, C mineralization, fungal and microbial biomass dynamics in an amended silt loam soil, under controlled conditions. Soil aggregate stability was measured using three methods involving fast wetting, slow wetting and mechanical breakdown. Aggregate stability to slow wetting followed the same dynamics as C mineralization and was well correlated with polysaccharide content for cauliflower residues and wheat straw. This relationship is in agreement with the hypothesis that the rapid microbially induced improvement in aggregate stability that follows fresh organic residue additions at least partly involves labile polysaccharides. The transient increase in the two other types of stability was not directly related to C mineralization dynamics and seemed to be influenced by fungal hyphal length. Fungi would provide resistance to mechanical breakdown and slaking. The dynamic behaviour of biological binding agents was only partly explained by the initial quality of the organic materials, as characterized by Van Soest proximal fractionation. Dynamique de la stabilité structurale et des facteurs agrégeants biologiques associée à la décomposition de produits organiques. Résumé L’importance relative des différents mécanismes d’agrégation et des facteurs agrégeants biologiques associés n’est toujours pas clairement établie. L’objectif de cette étude est d’évaluer l’effet de différents facteurs agrégeants sur la stabilité structurale au cours de la décomposition de produits organiques: de résidus de chou‐fleur, de paille de blé, d’un fumier de bovin et d’un compost de fientes de volailles et d’écorce de peuplier. Nous avons mesuré les dynamiques de stabilité des agrégats, de minéralisation du C et des biomasses microbienne et fongique d’un sol limoneux amendé pour des conditions contrôlées. La stabilité structurale est mesurée par trois traitements d’intensités différentes correspondant à une humectation rapide, une humectation lente et une désagrégation mécanique sur des agrégats. La stabilité structurale soumise à l’humectation lente suit les mêmes dynamiques que la minéralisation du C et est bien corrélée avec la concentration en polysaccharides pour les résidus de chou‐fleur et la paille de blé. Cette corrélation confirme l’hypothèse que les polysaccharides labiles participent au moins partiellement à l’amélioration rapide de la stabilité des agrégats induite par l’activité microbienne à la suite d’apports de produits organiques frais. L’augmentation transitoire des deux autres types de stabilité structurale n’est pas directement liée aux dynamiques de minéralisation du C et est plutôt influencée par la longueur des hyphes mycéliens. Le rôle des champignons serait alors d’accroître la résistance des agrégats soumis à des forces de désagrégation plus importantes. Le comportement des différents agents agrégeants biologiques n’est que partiellement expliqué par la composition initiale des produits organiques, caractérisés par la méthode de fractionnement Van Soest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations185
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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