Exploring soil amendment strategies with polyacrylamide to improve soil health and oat productivity in a dryland farming ecosystem: One‐time versus repeated annual application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Degraded lands resulting from human and natural causes are widespread in arid and semiarid regions throughout the world. Polyacrylamide (PAM) soil amendments are increasingly used to remediate these degraded lands with the potential benefits on soil health and crop production. However, the scientific evidence of farm‐scale use of one‐time versus repeated application of PAM has not been reported. The specific objective of this research was to determine the effects of single versus multiple annual PAM application on (a) the dynamic changes in soil quality parameters and (b) oat crop productivity indicators in a dryland farming ecosystem. Our data illustrated that multiple years of annual application of PAM significantly increased soil profile water storage, whereas it reduced soil bulk density and electrical conductivity in the top (0–20 cm) and deeper layers (20–60 cm) over those for the control or single PAM application. The improved soil microecological environments led to increased activities of soil enzymes urease (up to 106%), invertase (94%), and catalase (45%). These in turn promoted soil nutrient turnover and availability (e.g., 76% higher soil alkaline N) and crop growth leading to the improvement in grain protein (up to 31%), protein yield (58%), and partial factor productivity of nitrogen (20%), than did the control treatment. Taken together, these soil and crop performance indicators suggest that repeated annual PAM application for a minimum of 2–3 years would be an effective strategy to combat drought and land degradation and foster sustainable crop production in dryland agriculture under a changing climate scenario.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».