Mineralizable Nitrogen Responds Differently to Manure Type in Contrasting Soil Textures
Notice bibliographique
Résumé
Manuring soil alters mineralizable N pools and organic matter fractions, but the magnitude is manure-type and soil-texture specific, complicating prediction of N mineralization. Our objective was to determine the responses of residual soil mineralizable N parameters to manure-type and evaluate their relationships to initial organic C and N fractions, C/N ratios, and mineral N concentrations in sandy loam and silty clay soils after three annual spring applications of manure. Manure types were liquid swine manure (LSM), liquid dairy cattle manure (LCM), or solid poultry manure (SPM), all applied at 90 kg available N ha-1 yr-1. Mineral fertilizer (NPK) and a zero-N control (CTL) were also included. Composite soil samples collected (0- to 20-cm depth) before manure application were aerobically incubated at 25°C for 48 wk. Both soils mineralized N linearly over 48 wk (r2 = 0.96–0.99) and the silty clay soil did not converge to nonlinear, first-order kinetics. Pool I (N mineralized in first 2 wk) was the only mineralizable N pool affected by manure-type, which was depleted by SPM in the sandy loam and increased by LCM in the silty clay. Salt extractable organic N was significantly correlated to Pool I in both soil textures. Only Pool I was significantly correlated with N mineralized over 48 wk in the sandy loam and silty clay soils (r = 0.92 and 0.64, respectively). Overall, readily mineralizable N (Pool I) was the most sensitive and robust indicator of mineralizable N after three annual manure applications to agricultural soils from a humid temperate region.
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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) | 0,000 | 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 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 ».