Depth distribution of mineralizable nitrogen pools in contrasting soils in a semi-arid climate
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of the depth distribution of soil mineralizable nitrogen (N) pools is important to improve prediction of net soil N mineralization. However, our understanding of the depth distribution of these N pools under the semi-arid conditions of western Canada is limited. This study examined the depth distribution of soil mineralizable N pools (kS, the rate constant of a nondepleting zero-order stable N pool, and NL, the size of a depleting first-order labile N pool) of six sites in western Canada chosen to vary with respect to soil zone, soil texture, and cropping system. The depth distribution of mineralizable N pools varied substantially among sites, indicating that this distribution needs to be considered in making predictions of net soil N mineralization. A single regression equation including soil total nitrogen (STN), Pool I (a labile mineralizable N pool determined through a 14-day aerobic incubation), and soil pH explained 67% of the variation in kS across sites and soil depths. In addition, 95% of the variation in NL was explained by a regression model with Pool I. Thus, although the depth distribution of soil mineralizable N pools can vary substantially among sites, the mineralizable N parameters can be adequately predicted across sites and soil depths from simple soil properties. Comparison with a study using surface soils under humid conditions in New Brunswick suggests that the relationship between NL and Pool I is applicable across a wide range of soils, climatic zones, and cropping systems, whereas the regression model to predict kS varied with climatic zone, perhaps reflecting different pedogenic processes stabilizing the organic matter in these climatic zones.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».