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Enregistrement W3042042597 · doi:10.1186/s40538-020-00182-8

Role of biochar in promoting circular economy in the agriculture sector. Part 1: A review of the biochar roles in soil N, P and K cycles

2020· review· en· W3042042597 sur OpenAlexaff
Keiji Jindo, Yuki Audette, Fábio Satoshi Higashikawa, Carlos Alberto Silva, Kinya Akashi, Giovanni Mastrolonardo, Miguel Á. Sánchez-Monedero, Claudio Mondini

Notice bibliographique

RevueChemical and Biological Technologies in Agriculture · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésBiocharPyrolysisRaw materialVolatilisationAgricultureEnvironmental scienceSlash-and-charChemistryEnvironmental chemistryAgronomyPulp and paper industryEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, biochar has been widely used for versatile applications in agriculture and environment sectors as an effective tool to minimise waste and to increase the efficiency of circular economy. In the present work, we review the current knowledge about biochar role in N, P and K cycles. Ammonia volatilisation and N 2 O emission can be reduced by biochar addition. The content of available P can be improved by biochar through enhancement of solubilisation and reduction in P fixation on soil mineral, whilst high extractable K in biochar contributes to K cycle in soil. Liming effect and high CEC are important properties of biochars improving beneficial interactions with N, P and K soil cycle processes. The effectiveness of biochar on N, P and K cycles is associated with biochar properties which are mainly affected by feedstock type and pyrolysis condition.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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