Role of Crop Rotations in the Dynamic of Soil Organic Matter Pools
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic matter is considered a key attribute for a sustainable agricultural production and is influenced by the quantity and quality of the crop residue deposited on the soil surface. Therefore, different crop rotations could change the soil organic matter pools. The objectives of this study were to evaluate the soil carbon pools obtained by chemical and physical fractionation methods and the humification index under different crop rotations in a no-till system. We test the following hypothesis: a) the distribution of C and N among the soil organic matter fractions depends on plant species rotation schemes and; b) labile fractions are more sensitive to the input of crop residues and therefore, more suitable for evaluating the impact of different crop rotations in the soil organic matter quality. We evaluated four crop sequences (corn/corn/corn; corn/wheat/corn; soybean/wheat/corn and soybean/corn/corn) in a no-till system. A five-year reforested area was used as reference. We determined the total C and N contents, the mineral-associated C and N, the light fraction of C and N, the labile carbon extracted with KMnO4 and the soil organic matter humification index. We found narrow differences between the crop rotation systems in the total C and N levels, the mineral-associated C and N fractions and the labile C extracted with KMnO4. The diversification of the agricultural system with soybean in crop rotation favored the accumulation of light fraction C and N in the soil that were more efficient to provide information about the changes in the soil organic matter quality.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».