Macronutrient in soils and wheat from long-term agroexperiments reflects variations in residue and fertilizer inputs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies in the long-term experiments at Pendleton, OR (USA), were focused on organic matter cycling, but the consequences of land management for nutrient status over time have received little attention. Soil and wheat (Triticum aestivum L.) tissue samples were analyzed to determine the macronutrient dynamics associated with residue management methods and fertilizer rate under a dryland winter wheat-fallow rotation. The treatments included: no burn residue incorporation with farmyard manure (FYM) or pea vines, no burn or spring burn with application of N fertilizer (0, 45, and 90 kg ha−1), and fall burn wheat residue incorporation. The results revealed no differences on the effect of residue burning on macronutrient concentration over time. After receiving the same treatments for 84 years, the concentrations of soil organic C, total N and S, and extractable Mg, K, P in the 0–10 cm depth significantly increased in FYM plots compared to the rest of the plots. The N fertilization rate of 90 kg ha−1 reduced the accumulations of P, K, and Ca in grain compared to the 0 and 45 kg N ha−1 applications. The results indicate that residue incorporation with FYM can play vital role in reducing the macronutrient decline over time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».