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Enregistrement W2808693694 · doi:10.1139/cjss-2018-0008

Carbon allocation and fate in paddy soil depending on phosphorus fertilization and water management: results of <sup>13</sup>C continuous labelling of rice

2018· article· en· W2808693694 sur OpenAlexvenueno aff
Cornelius Talade Atere, Tida Ge, Zhenke Zhu, Wei Liang, Ping Zhou, Xinhua He, Yakov Kuzyakov, Jinshui Wu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyRhizosphereHuman fertilizationPhosphorusBiomass (ecology)Environmental scienceWater contentFertilizerPaddy fieldChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We grew rice in phosphorus (P) deficient subtropical paddy soil in a field study and used 13CO2 continuous labelling to investigate photosynthetic carbon (C) partitioning and allocation under FLOOD versus WET/DRY conditions, with and without P fertilization (80 mg P kg−1). The plants and soil were sampled after each of three WET/DRY cycles to determine 13C allocation in above- and belowground plant biomass, microbial biomass, the rhizosphere, and bulk soil. Irrespective of water management, P-fertilized plants had higher biomass and P content and more total 13C in the rice-soil system, especially the 13C incorporation into the shoots (51%–96%), than samples without P fertilization. Root and bulk-soil 13C were largely independent of both P fertilization and water management. However, by the third sampling, P fertilization had increased the amount of 13C and microbial biomass 13C in the rhizosphere soil (RS) by 28% (WET/DRY) and 95% (FLOOD), and by 47% (WET/DRY) and 50% (FLOOD), respectively. The WET/DRY condition had significantly higher microbial biomass and 13C contents than FLOOD condition only in the RS. These results indicate that a well-established aboveground plant biomass following P fertilization is required to increase belowground C allocation. Thus, WET/DRY conditions, like FLOOD conditions, can provide moisture sufficient for unhindered P availability in rice-paddy system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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