Animal manure application and soil organic carbon stocks: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The impact of animal manure application on soil organic carbon (SOC) stock changes is of interest for both agronomic and environmental purposes. There is a specific need to quantify SOC change for use in national greenhouse gas (GHG) emission inventories. We quantified the response of SOC stocks to manure application from a large worldwide pool of individual studies and determined the impact of explanatory factors such as climate, soil properties, land use and manure characteristics. Our study is based on a meta-analysis of 42 research articles totaling 49 sites and 130 observations in the world. A dominant effect of cumulative manure-C input on SOC response was observed as this factor explained at least 53% of the variability in SOC stock differences compared to mineral fertilized or unfertilized reference treatments. However, the effects of other determining factors were not evident from our data set. From the linear regression relating cumulative C inputs and SOC stock difference, a global manure-C retention coefficient of 12% ± 4 (95% Confidence Interval, CI) could be estimated for an average study duration of 18 years. Following an approach comparable to the Intergovernmental Panel on Climate Change, we estimated a relative SOC change factor of 1.26 ± 0.14 (95% CI) which was also related to cumulative manure-C input. Our results offer some scope for the refinement of manure retention coefficients used in crop management guidelines and for the improvement of SOC change factors for national GHG inventories by taking into account manure-C input. Finally, this study emphasizes the need to further document the long-term impact of manure characteristics such as animal species, especially pig and poultry, and manure management systems, in particular liquid vs. solid storage.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».