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Enregistrement W2900869298 · doi:10.2136/sssaj2017.12.0437

Long‐Term Manure Application Effects on Nutrients and Selected Enzymes Involved in Their Cycling

2018· article· en· W2900869298 sur OpenAlexafffundabout
Judith Nyiraneza, R. N. Chinene Vernon, Yvonne Uwituze, Tandra D. Fraser, Erin Smith, Sherry Fillmore, Aaron Mills

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensHealth PEIAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésLoamManureChemistryNutrientPhosphomonoesteraseSoil carbonAgronomyOxidative enzymeNutrient cyclePhosphorusSoil fertilityAnimal scienceEnvironmental chemistrySoil waterBiologyEnzymeEcologyPhosphataseBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas We assessed long‐term manure rates and application times on soil nutrients and enzymes at two sites. Increasing manure rate enhanced soil fertility but hydrolase enzymes showed a quadratic trend. Manure application prior to period of heavy rainfall (spring and fall) was associated with phosphorus losses. Peroxidase and phenol oxidase activities declined with increasing manure application rates. Oxidative enzyme activities were good indices of long‐term soil organic carbon storage. We investigated how soil nutrients (soil organic carbon [SOC], nitrogen [N], and Mehlich‐3‐extractable phosphorus [P‐M 3 ]) and enzymes involved in their cycling were impacted by 10 yr of beef cattle manure application at two sites in Nova Scotia, Canada: a dikeland site (silty clay loam) and an upland site (sandy loam site), under timothy ( Phleum pratense L.) cover. Manure was applied at four rates (from 0 to 300 kg total N ha −1 ) at different times (spring, summer, early fall, and late fall). Activities of hydrolytic enzymes: β‐glucosidase (BG), cellobiohydrolase (CB), leucine aminopeptidase (LAP), and phosphomonoesterase (PME) and oxidative enzymes: phenol oxidase (PO), peroxidase (PP), were quantified. We hypothesize that manure application will increase soil nutrients and BG, CB, LAP, and PME activities and will decrease PO and PP activities. After 10 yr of manure application, compared to a control, soil pH, SOC, N, and P‐M 3 increased linearly by 41, 45, and 125%, respectively, with increasing manure rate, while BG, CB, PME, and LAP activities showed a quadratic response. Conversely, enzymes degrading less labile components (PP and PO) declined with increasing manure rate. Higher SOC and P‐M 3 contents and higher LAP activity were found at the upland site, whereas higher PME, PP, and PO activities were found at the dikeland site. Inverse relationships between PME activity and P‐M 3 content and between PP activity and SOC or N content were found, whereas a positive correlation between N content and LAP activity was observed. Regular manure application is a good way to sustain soil fertility, with the extent of soil C storage controlled by soil type. The optimal rate and timing of manure application is essential, since application prior to periods of heavy rainfall is associated with phosphorus losses. Our results demonstrated that oxidative enzymes (PP and PO) are good indices of long‐term SOC storage. The lower their activity, the higher is the SOC sequestration.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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