Effects of different fertilizers on soil enzyme activities and soil CO_2 emission under no-tillage on dry land in farming-pastoral zone of northern China
Notice bibliographique
Résumé
Soil enzymatic activities and CO2 emission of no-tillage lands with different treatments of fertilizers was determined,analysed and estimated for their effects on soil enzymatic activities and CO2 emission under no-tillage lands in farming-pastoral zone of northern China and their correlations.Valuable data were provided for improving soil quality,enhancing farmland carbon sequestration,reducing CO2 emission and conducting sustainable utilization in dry land region.The results showed: the soil enzymatic activities and CO2 emission in the fertilizer treatments were higher than those from the no-fertilizer treatment under no-tillage.The increased activities of Alkali-phosphates,Ivertase and CO2 emission was mostly influenced by N-fertilizer,followed by P-fertilizer and K-fertilizer while the increased Catalase activities were mainly affected by K-fertilizer.The soil enzymatic activities and CO2 emission was further enhanced by the combined uses of NP-fertilizer or NPK-fertilizer.However,K-fertilizer treatment,compared to N-P fertilizer treatment,showed a better increase on Catalase activity.Conclusively,a highly positive correlation existed between soil CO2 emission and Ivertase and Urease activity while Alkali-phosphates and Catalase activity do not correlate CO2 emission.
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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 ».