Biological Quality Indicators of a Haplortox Soil Under Different Management Systems in Southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The research was looking for the quick response of soil's microbiota to soil changes caused by management systems, changes to which biological indicators of soil quality are sensitive. In this context, this study aimed to evaluate the impacts of seven soil management systems, including in on hand covers of Pennisetum glaucum (PG), Avena strigosa (AS), Stizolobium aterrimum (SA), EF Pisum sativum (PS) + Avena strigosa (AS), and on the other hand, No soil tillage with gypsum application (NTSG), No soil tillage with scarification (NTSS) and No soil tillage (NTS), on soil quality bioindicators. The bioindicators recorded from top soil samples were collected from the first 10 cm at pre-planting, at pre-flowering and at post-harvest of the soybean, from July 2014 to March 2015 were Total organic carbon (TOC), Soil microbial biomass carbon (SMBC), Soil basal respiration, Respiratory coefficient (qCO2), Microbial coefficient (qMIC), and its relationship with soybean yields. The seven treatments were arranged in the field according to a completely randomized experimental, Analysis of variance (Anova) for each of the bioindicators and comparison of treatment mean values using Tukey test at 5% probability were carried out. SA, the AS+PS consortium and the no-tillage system led to significant improvement of the biological attributes of the soil. The management systems did not change the yield of soybean grain.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».