Brassicaceae Tissues as Inhibitors of Nitrification in Soil
Notice bibliographique
Résumé
Brassicaceae crops often produce an unexplained increase in plant-available soil N possibly related to bioactive compounds produced from glucosinolates present in the tissues. Our objective was to determine if glucosinolate-containing tissues inhibit nitrification, thereby potentially explaining this observation. Ammonium, NO(2)(-), and NO(3)(-) N were measured in soils amended with Brassicaceae ( Isatis tinctoria L., Brassica napus L., Brassica juncea L., and Sinapis alba L.) tissues containing different glucosinolate types and concentrations or Kentucky bluegrass ( Poa pratensis L.) residues with equivalent C/N ratios as the Brassicaceae samples. There was greater accumulation of NH(4)(+) N in soils amended with tissues containing high glucosinolate concentrations as compared to soils amended with tissues containing no or low glucosinolate concentrations. Nitrite N was detected only in soils amended with Brassicaceae tissues having the highest glucosinolate concentrations. The positive correlation of both NH(4)(+) and NO(2)(-) N accumulation with the glucosinolate concentration indicates the participation of glucosinolate hydrolysis products in nitrification inhibition.
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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) | 0,001 | 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 ».