Molecular speciation and aromaticity of biochar-manure: Insights from elemental, stable isotope and solid-state DPMAS 13C NMR analyses
Notice bibliographique
Résumé
The use of biochar (BC) in feedlot cattle diets has recently been explored as an approach to simultaneously improving animal production and reducing enteric methane (CH4) emissions. This study examines the impact of BC on manure properties and whether BC affects manure composition and carbon (C) and nitrogen (N) outputs from feedlot steers offered a barley-based diet with BC at 0.0, 0.5, 1.0 and 2.0% (BC0, BC0.5, BC1 and BC2) of diet dry matter. Manure was sampled three times over a 235 day feeding trial conducted in southern Alberta, Canada. Results showed that BC2 increased total C and the C/N ratio by 5.7 and 6.6% relative to BC0, respectively (P < 0.05), while total N exhibited a quadratic response from BC0 to BC2 (P = 0.005). Manure 15δN signatures, ranging from +3.83 to +7.34‰, were not affected (P > 0.05) by BC treatment. DPMAS 13C NMR revealed similar structural features among BC0 and BC2; indigestible BC had a minor impact on the bulk-C speciation of manure organic matter (OM). Compositional changes were limited to the aromatic-C region of the 13C NMR spectra. Fused-ring domains, mainly pyrogenic-C, were increased by 1.56-fold at BC2 relative to BC0. Overall, results demonstrated that BC stabilizes recalcitrant-C in manure OM, potentially sequestering soil-C when applied to croplands. This approach provides an added value to its use in ruminant diets, mainly from a nutrient cycling perspective. However, whole-farm studies are further required to validate the incorporation of BC into beef production systems.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».