An evaluation of biochar pre-conditioned with urea ammonium nitrate on maize (Zea mays L.) production and soil biochemical characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Dil, M., Oelbermann, M. and Xue, W. 2014. An evaluation of biochar pre-conditioned with urea ammonium nitrate on maize (Zea mays L.) production and soil biochemical characteristics. Can. J. Soil Sci. 94: 551-562. Biochar can enhance soil fertility, plant nutrient uptake and crop production. Using a potted study, we quantified the effects of adding biochar at 1 t ha-1 (Char), biochar pre-conditioned with urea ammonium nitrate [UAN (Char+)], or UAN only to a control (Contr) with no amendments on maize (Zea mays L.) biomass production, tissue carbon (C) and nitrogen (N) concentrations, N uptake (NU), N utilization efficiency (NUtE), and soil chemistry and biology in coarse-, medium- and fine-textured soils over 6 wk. Soil pH decreased (P<0.05) in Char+ and UAN treatments for all soil textures. Soil organic carbon (SOC) increased (P<0.05) in the coarse and medium textured soil in Char and Char+ treatments. Soil ammonium and soil nitrate were different (P<0.05) among treatments; increasing or decreasing depending upon soil texture. Soil microbial biomass C was lowest (P<0.05) in the UAN treatment for all soil textures. Soil potential microbial activity was significantly greater in the coarse-textured soil in only the Char and Char+ treatments. Maize biomass, tissue N concentration, and NU increased (P<0.05) in soils amended with Char+ or UAN only. NUtE was lower (P<0.05) in Char+ and UAN treatments in the coarse- and medium-textured soils, but this was reversed for the fine-textured soil.
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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 ».