Effects of Incorporating Biochar into the Soil Using Power Tiller and Ox-Plough
Notice bibliographique
Résumé
Existing knowledge about biochar is derived from trials where biochar incorporation into the soil is done by hands, a practice too tedious to scale-up to commercial levels. To enhance scalability, biochar incorporation needs to be integrated into conventional mechanised tillage systems. This study aimed at assessing the effects of incorporating biochar by power tiller and ox-plough on soil water retention, maize growth and yield. A 2 x 3 factorial experiment was conducted in a split-plot design with biochar incorporating method as a main plot factor and biochar level as subplot factor, on ferralsols of central Uganda. Incorporation methods were by power tiller and ox-plough with hand mixing in planting basins as a control, while levels of biochar were 0 and 10 t ha-1 application rates. Data was analysed using two-way ANOVAs in Minitab for significant differences among incorporation methods. Results showed that incorporating biochar by power tiller significantly increased water retention effect of biochar by 27.5% (p < 0.05), while no significant effect was observed (p ≥ 0.05) when incorporated by ox-plough, compared to hand mixing. No significant difference on growth and yield was observed (p ≥ 0.05) as a result of incorporating biochar by power tiller and ox-plough instead of hands in planting basins. These findings suggest that biochar incorporation can be scaled-up, to commercial levels, through the use of power tiller and ox-plough, without negative effects on biochar performance. It is recommended that promotion of biochar technology encompasses the use of power tillers and ox-ploughs to enhance scalability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».