A synthetic analysis of livestock manure substitution effects on organic carbon changes in China's arable topsoil
Notice bibliographique
Résumé
Application of livestock manure has been recognized as an important strategy for enhancing soil organic carbon (SOC) stocks. However, the magnitude of manure application impacts on SOC changes as compared with conventional mineral fertilizers still needs to be better assessed. In this study, we conducted a meta-analysis to address the effects of various fertilization practices on SOC changes in China's arable topsoil. The analysis was based on 148 peer reviewed articles reporting 69 sites and 729 observations with an average experimental duration of 18 years across China. We compared the response of SOC content to application of manure alone (M) or manure plus mineral fertilizers (NPKM) with the SOC response to NPK or no fertilizers (Control). We systematically analyzed how SOC responses were influenced by different environmental and management factors (land use, climate and soil properties, etc.). First, the retention coefficient of manure was used to present the percentage of C input from manure “converted” to SOC. Compared to Control, on average, manure had C-retention coefficients of 31% ± 12% (95% Confidence Interval, CI) and 18% ± 2% for the experimental duration of ≤10 years and >10 years, respectively. When compared to NPK, manure had C-retention coefficients of 29% ± 13% and 9% ± 3% for the experimental duration of ≤10 years and >10 years, respectively. In addition, compared to Control and NPK, application of manure increased SOC content by 0.23–0.26 and 0.18–0.19 g kg−1 yr−1, respectively. The results also indicated that the mean differences of SOC change between the treatments with or without manure application were mainly controlled by soil properties (28–43%) and anthropogenic farming practices (21–27%). Our results highlight the significance of improving or maintaining SOC stocks by manure applications, and provide insights for making manure application recommendations or guidelines to improve SOC stocks of China's cropland based on soil properties, climatic conditions and management practices.
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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) | 0,001 | 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 ».