Nitrogen release from five organic fertilizers commonly used in greenhouse organic horticulture with contrasting effects on bacterial communities
Notice bibliographique
Résumé
Organic fertilization in greenhouses relies on organic fertilizers with low carbon/nitrogen ratio. Nitrogen (N) availability thus depends on an efficient mineralization driven by microbial communities. However, data on the mineralization rate of such fertilizers are scarce, and their improper use can lead to either N deficiency, or N losses to the environment. Consequently, better knowledge of N availability following organic fertilization is crucial for the development of sustainable greenhouse organic horticulture. We investigated the effect of pelleted poultry manure (PM) and blood (BM), feather (FM), alfalfa (AM), and shrimp (SM) meals on N availability and bacterial communities in a peat-based organic growing medium and a mineral soil. Nitrogen and carbon (C) pools were measured periodically over a 52 wk incubation experiment. Bacterial communities were characterized by sequencing the regions V6–V8 of the 16S rRNA gene on the high-throughput Illumina MiSeq platform, 4 wk after the start of the incubation. Nitrogen mineralization plateaued for the mineral soil and the peat substrate at, respectively, 41% and 63% of applied N for PM, 56%–93% (BM), 54%–81% (FM), 34%–53% (AM), and 57%–73% (SM). Organic fertilizers supported markedly contrasted bacterial communities, closely linked to soil biochemical properties, especially mineral N, pH, and soluble C. Alfalfa meal promoted the highest Shannon diversity index in the mineral soil, whereas SM and PM increased it in the peat-based growing medium. Our results quantified the mineralization and highlighted the impact on bacterial communities of commonly used organic N fertilizers in conditions relevant to organic greenhouse horticulture.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».