Dynamics and Turnover of Soil Organic Matter as Affected by Tillage
Notice bibliographique
Résumé
Greater knowledge of the dynamics of organic matter in different locations in the soil matrix can provide valuable information for implementing tillage practices that may favor C sequestration and improve soil quality. The objective of this study was to investigate the effect of tillage practices on the dynamics and turnover of organic matter located outside (free light fraction [FLF]) and inside (occluded light fraction [OLF]) aggregates, and in intimate association with soil minerals (heavy fraction [HF]). Composite soil samples from 11‐yr‐old corn ( Zea mays L.) plots under no‐till (NT) and conventional tillage (CT) practices, and from >60‐yr‐old tobacco ( Nicotiana tabacum L.)–rye ( Secale cereale L.) plots under CT were fractionated into these fractions, and changes in the amounts of total soil organic C (SOC), corn‐derived (C 4 ) C, and native (C 3 ) C and the turnover of native C as a consequence of tillage were estimated. Adoption of NT increased ( P < 0.05) standing SOC and C 4 −C stocks in whole soil and all its density fractions in the 0‐ to 5‐cm depth, but it did not alter these in the plow layer (0–20‐cm soil depth), indicating that NT primarily redistributed C within the profile without necessarily increasing SOC storage. Relative to CT, NT slowed the turnover of native C by 1.5 times and marginally ( P = 0.1) increased the sequestration of C 4 −C by 23% in the plow layer in OLF only; however, C 3 − and C 4 −C of OLF accounted for only small (6–10%) proportions of the soil's C 3 − and C 4 −C. Therefore, NT did not result in increased SOC sequestration in the plow layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».