Long-term S-fertilization increases carbon sequestration in a sulfur-deficient soil
Notice bibliographique
Résumé
Giweta, M., Dyck, M. F., Malhi, S. S., Puurveen, D. and Robertson, J. A. 2014. Long-term S-fertilization increases carbon sequestration in a sulfur-deficient soil. Can. J. Soil Sci. 94: 295–301. We analyzed the change in total soil organic carbon (SOC) in a long-term fertilization experiment (1980–2008) in a wheat–oat–barley–hay–hay rotation system at the University of Alberta Breton Classical plots. Soil samples were taken in 1980, 1990, 1998, 2003 and 2008 from plots that were fertilized with NPKS and NPK. The objective was to compare the relative effect of S fertilization on the SOC stocks in a S-deficient soil. Long-term S fertilization resulted in an increasing trend in soil organic carbon concentrations over 28 yr when N, P and K supply were adequate. The change in SOC with time was significantly different (P<0.05) between the two treatments. Annual application of NPK in combination with S resulted in an increased accumulation of SOC at a rate of 0.11 Mg C ha−1 yr−1 in the 0- to 15-cm depth over NPK alone. Our results suggest that long-term S fertilization in an S-deficient soil helped to sequester C in the soil.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».