From Factory to Field: Effects of a Novel Soil Amendment Derived From Cheese Production on Wheat and Corn Production
Notice bibliographique
Résumé
To meet the nutritional demands of a rapidly growing population in the face of increasing climate variability, innovative tools are needed to rapidly regenerate soil health in agricultural systems. Using food wastes to improve soil health presents a viable opportunity to improve soils and efficiently manage waste. In a previous laboratory study, we found that potassium lactobionate, a byproduct of cheese production, greatly enhanced soil water holding capacity and nutrient availability. To further explore its potential as a soil amendment, we conducted an agronomic trial in winter wheat and corn at the USDA-ARS Central Great Plains Research Station in Akron, Colorado. Lactobionate was applied using different application modes (broadcast and subsurface banding) and rates in the field and soil health indices were measured at two soil depths (0-5 cm, 5-15 cm). Four weeks after the broadcast application, we observed a significant increase in soil moisture and microbial biomass in the 5-15 cm-depth and a decrease in soil nitrate for the wheat trial at both soil depths and across rates (p<0.1). We also saw a non-significant 14% increase in corn yield with subsurface banding of lactobionate but no observed changes in soil health parameters in the corn trial. We found no significant changes in soil pH, total soil carbon and nitrogen, and soil ammonium concentration between treatments for both trials. Our observations suggest the potential for lactobionate to modify soil water content, microbial biomass, nitrate, and yield varied by crop trial, amendment rates, and year. This implies that timing, mode and frequency of application needs to be optimized for maximal effects of lactobionate on soil health. It is also clear that the benefits of soil amendments may vary among years depending on weather and other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».