Chemical and Microbiological Attributes of Soil Under Different Management With Application of Swine Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the effects of biannual surface applications of swine wastewater (SWW) for 11 years, on chemical and microbiological attributes of a clay-textured soil under no-tillage (NT) or conventional tillage (CT) in Palotina, Paraná, Brazil. The treatments consisted of SWW doses (split into autumn-winter/spring-summer seasons) totaling 30, 60, 90 or 120 m3 ha-1 year-1, and a control without application, under CT or NT soil managements (SM). The experimental design was in randomized blocks with a split-plot arrangement and four replications, with SM in the plots and the doses of SWW in the subplots. After 11 years of applications of SWW, soil samples were taken at 0-10, 10-20, 20-40, and 40-60 cm of depth by the end of the winter cover crop, 44 days after the second biannual application. The treatments had only minor effects on the assessed chemical and microbiological soil properties. Available P and NO3--N increased with the doses of SWW at the two upper soil layers, whereas NT decreased NO3--N at 10-20 cm and increased P at 0-10 cm. Zn2+ also increased with the doses of SWW, irrespectively the SM. NT increased the microbial biomass C (MBC) at 0-10 cm and 10-20 cm of soil depth, and the microbial quotient (qMic) at 0-10 cm. SM and SWW did not change the densities of heterotrophic bacteria, fungi, nitrite-oxidizers or ammonifiers at any soil depth. SM had single effects on organic C, MBC and qMic, whereas SWW had single effect only on Zn2+. Only available P and NO3--N were affected by both SM and SWW. The principal component analysis for chemical and microbiological attributes showed distinct groupings between CT and NT, and SWW rates at 0-10 cm and 10-20 cm of soil depths, the most influenced soil layers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».