Contribution of on-farm and industrial composts to soil pH and enrichment in available nutrients and metals
Notice bibliographique
Résumé
Soil composition following addition of on-farm manure composts should be investigated for better utilization of these products in the field. An experiment was conducted to evaluate the contribution of several on-farm and industrial composts to soil pH and its enrichment in available major nutrients and metals (Cu, Zn, Fe, Mn). Materials were mixed at a rate of 200 mg N kg-1 with an Arago sandy loam (Humo-Ferric Podzol), and incubated in glass jars at 35°C for 13 wk. Composts from poultry litter (PL), vegetable residue (VR), wood shavings and dairy manure were among those that provided the highest levels of available N and P at the end of incubation. The vegetable residue compost also substantially increased the levels of Mehlich-3 Ca and Mg, but it was a poor source of K. Most dairy manure composts (DM) contributed to increase the soil exchangeable K. The industrial yard trimming compost (YT) largely increased soil pH and available N and Ca, but it was a very poor source of P and K. The spent mushroom compost (MU) also increased soil pH and Mehlich-3 Ca. In contrast to the major nutrients, on-farm composts had a limited impact on soil pH and on the available metal contents. This study indicates that the enrichment in major nutrients and metals of this acidic sandy loam and the relative contribution of the studied elements were mainly related to composted material sources and their degree of decomposition. Key words: Composting, farm manure, soil composition
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».