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Enregistrement W2967294490 · doi:10.1007/s40093-019-00292-w

Quantifying the influence of eucalyptus bark and corncob biochars on the physico-chemical properties of a tropical oxisol under two soil tillage modes

2019· article· en· W2967294490 sur OpenAlexafffund
Boris Merlain Djousse Kanouo, Suzanne Allaire, Alison D. Munson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Of Recycling of Organic Waste in Agriculture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésOxisolBiocharCation-exchange capacityBulk densityHydraulic conductivityPhosphorusEnvironmental scienceAgronomyStrawTillageSoil waterChemistrySoil sciencePyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to assess the impact of two biochars applied at the rate of 15 t ha −1 on physico-chemical parameters of an oxisol in Cameroon. The biochars were made from slow pyrolysis (~ 300 °C, 4 h) of eucalyptus tree bark and corncobs and then incorporated into the top 15 cm of the soil with or without straw. The soil tillage mode was either flat plots or furrows and ridges. Soil porosity, bulk density, saturated hydraulic conductivity, available water content, pH, nitrogen, potassium, phosphorus, cation exchange capacity and electrical conductivity were analysed before biochar application, then 6 and 12 months after. None of the measured soil physical parameters were affected by the presence or type of biochar. The total porosity was lower during the second production period compared to the first, while available water content and van Genuchten parameters increased during the second production period. No significant difference was observed between soil nitrogen, phosphorus, potassium, cation exchange capacity and electrical conductivity of control and treated plots. We recommend that straw be pyrolysed and the resulting biochar incorporated into soil instead of burying straw (as is actually done in furrow and ridges tillage mode).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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