MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269509828 · doi:10.1071/sr15256

Sulfur-enriched biochar as a potential soil amendment and fertiliser

2016· article· en· W2269509828 sur OpenAlexafffund
Hongjie Zhang, R. P. Voroney, G.W. Price, Andrew J. P. White

Notice bibliographique

RevueSoil Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensLife Prediction Technologies (Canada)Dalhousie UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDepartment of Agriculture, Nova Scotia
Mots-clésBiocharAmendmentNutrientSulfurAgronomyChemistryHydrogen sulfideBiogasBiomass (ecology)Soil waterGreen wastePotting soilSoil healthAnaerobic digestionEnvironmental chemistryEnvironmental scienceCompostSoil organic matterBiologyPyrolysisMethaneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen sulfide (H2S) is a highly toxic and corrosive contaminant gas co-generated during anaerobic digestion. Studies have shown that biochars have the potential to adsorb H2S and to promote its oxidisation. To date, no studies have investigated the bioavailabilty to plants of the sulfur (S) contained in biochar when used as an S fertiliser. Biochar was packed into the biogas emissions stream to adsorb the H2S being generated. The resulting sulfur-enriched biochar (SulfaChar) and synthetic S fertiliser (control treatment) were amended to potting soils and the growth response of corn (Zea mays L.) and soybeans [Glycine max (L.) Merr.] and nutrient uptake were measured after a 90-day greenhouse study. SulfaChar contained 36.5% S (S element and SO42–), confirming it adsorbed significant amounts of H2S. Compared with the control treatment, SulfaChar amendment significantly increased corn plant biomass, ranging from 31% to 49% but only a slight increase in soybean biomass (4 to 14%). SulfaChar also increased corn plant uptake of S and other macro- (N, P, K, Ca, and Mg) and micro-nutrients (Zn, Mn and B). Our results show that SulfaChar was a source of plant available S, suggesting that SulfaChar is either a supplier of these nutrients or that it promoted their uptake.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoil ResearchMême sujetIndustrial Gas Emission ControlTravaux en français237 207