Carbon allocation and fate in paddy soil depending on phosphorus fertilization and water management: results of <sup>13</sup>C continuous labelling of rice
Notice bibliographique
Résumé
We grew rice in phosphorus (P) deficient subtropical paddy soil in a field study and used 13 CO 2 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 13 C 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 13 C in the rice-soil system, especially the 13 C incorporation into the shoots (51%–96%), than samples without P fertilization. Root and bulk-soil 13 C were largely independent of both P fertilization and water management. However, by the third sampling, P fertilization had increased the amount of 13 C and microbial biomass 13 C 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 13 C 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.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».