Influence of crop residues and nitrogen fertilizer on soil water repellency and soil hydrophobicity under long-term no-till
Notice bibliographique
Résumé
Crop residues and N fertilizer under no-till may increase soil water repellency (SWR) and soil hydrophobicity, but few studies have examined these two treatment factors and their interaction. A laboratory study was conducted using a long-term (since 1999) field experiment on a clay loam soil to determine the effect of three crop residues and two N fertilizer levels on SWR and soil hydrophobicity under no-till within the Dark Brown soil zone of the semi-arid Canadian prairies. The three residue treatments were residues removed from soil (Rx0), residues returned to soil (Rx1), and residues supplemented to soil (Rx2). The two fertilizer N treatments were 0 (N0) and 45 kg N ha−1 (N1). Surface (0–10 cm) soil samples were taken in the spring of 2017 after 17 yr. Laboratory measurements were conducted on air-dried and sieved (<2 mm) soil to determine SWR using the repellency index method (RI), soil organic C, hydrophobic CH and hydrophilic CO functional groups, and soil hydrophobicity (CH/CO ratio). Mean RI values ranged from 2.19 to 2.75, indicating subcritical (RI > 1.95) SWR. Similar (P > 0.05) RI values were found for the three residue and two N fertilizer treatments, but the trend was for greater RI with increased residue addition (by 12%–26%) and N fertilizer (by 8%). Soil hydrophobicity was significantly greater by 47%–82% for straw returned or supplemented than straw removed treatments, and by 33% for fertilized than unfertilized treatments. Overall, greater residues and N fertilizer had no effect on SWR, but significantly increased soil hydrophobicity.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».