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Enregistrement W2402114446 · doi:10.5539/sar.v5n3p43

Effects of Short-term Tillage of a Long-term No-Till Land on Quantity and Quality of Organic C and N in Two Contrasting Soil Types

2016· article· en· W2402114446 sur OpenAlexaffvenueabout
Miles Dyck, S. S. Malhi, M. Nyborg, Dyck Puurveen

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoamTillageStrawAnimal scienceChemistryChernozemNo-till farmingAgronomyFertilizerSoil waterSoil scienceEnvironmental scienceSoil fertilityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Pre-seeding tillage of long-term no-till soil may alter soil quality by changing some properties, but the magnitude of change depends on soil type and climatic conditions. Effects of short-term (2 or 3 years) tillage (hereafter called reverse tillage [RT]) of land previously under long-term no-till (NT, 29 or 30 years), with straw management (straw removed [S<sub>Rem</sub>] and straw retained [S<sub>Ret</sub>]) and N fertilizer rate (0, 50 and 100 kg N ha<sup>-1 </sup>in S<sub>Ret</sub>, and 0 kg N ha<sup>-1 </sup>in S<sub>Rem</sub> plots) were determined in autumn 2011 on total organic C (TOC) and N (TON), light fraction organic C (LFOC) and N (LFON), and mineralizable N (N<sub>min</sub>) in the 0-7.5, 7.5-15, or 15-20 cm soil layers at Breton (Gray Luvisol [Typic Cryoboralf] loam) and Ellerslie (Black Chernozem [Albic Argicryoll] loam), Alberta, Canada. Short-term RT following long-term NT had no significant negative effect on TOC and TON in soil at both sites, although these parameters tended to be slightly lower in the 0-7.5 cm soil layer with RT compared to NT. For the zero-N treatment, S<sub>Ret</sub> had greater TOC and TON compared to S<sub>Rem</sub> in both soil layers at both sites. On average, over both sites, TOC and TON in the 0-15 cm soil increased by 2.08 Mg C ha<sup>-1</sup> and 0.216 Mg N ha<sup>-1</sup>, respectively. Application of N fertilizer increased TOC and TON in both soil layers, up to the 50 kg N ha<sup>-1</sup> rate at Breton (by 7.96 Mg C ha<sup>-1</sup> and 0.702 Mg N ha<sup>-1</sup> in the 0-15 cm soil) and up to the 100 kg N ha<sup>-1</sup> rate at Ellerslie (by 5.11 Mg C ha<sup>-1</sup> and 0.439 Mg N ha<sup>-1</sup> in the 0-15 cm soil). In both RT and NT treatments, the effects of N rate on TOC and TON were similar for S<sub>Ret</sub> and S<sub>Rem. </sub>There was greater LFOC and LFON in the 7.5-15 cm soil layer with RT than NT at both sites. In the 0-15 cm soil layer, averaged over both sites, RT increased LFOC by 66 kg C ha<sup>-1</sup> and LFON by 4.0 kg N ha<sup>-1</sup>. In both 0-7.5 and 7.5-15 cm soil layers, LFOC and LFON increased with S<sub>Ret</sub> compared to S<sub>Rem.</sub> Averaged over both sites, the increase in LFOC and LFON in the 0-15 cm soil was 97 kg C ha<sup>-1</sup> and 3.5 kg N ha<sup>-1</sup>, respectively. Mass of LFOC and LFON increased dramatically in both soil layers with application of N fertilizer up to the 100 kg N ha<sup>-1</sup> rate at both sites, with an average increase of 866 kg C ha<sup>-1</sup> and 45.5 kg N ha<sup>-1</sup>. In the zero-N treatment, LFOC and LFON increased with S<sub>Ret</sub> compared to S<sub>Rem</sub> under RT at Breton and under NT at Ellerslie. On average, tillage had no effect on N<sub>min</sub> in soil, but S<sub>Ret</sub> increased N<sub>min </sub>in soil in both RT and NT, with an average increase of 4.8 kg N ha<sup>-1</sup>. Application of N fertilizer increased N<sub>min</sub> in the 0-20 cm soil up to 50 kg N ha<sup>-1</sup> rate at Breton (by 13.7 kg N ha<sup>-1</sup>) and up to 100 kg N ha<sup>-1</sup> rate at Ellerslie (by 18.6 kg N ha<sup>-1</sup>). In conclusion, RT had no effect on TOC, TON and N<sub>min</sub> in soil, but LFOC and LFON increased with RT compared to NT in the 7.5-15 cm layer at one site. S<sub>Ret</sub> and N fertilization usually had dramatic positive effects on TOC, TON, LFOC, LFON and N<sub>min</sub> in soil compared to the corresponding treatments.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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