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Enregistrement W3127291414 · doi:10.1139/cjss-2020-0102

Nitrogen turnover and N<sub>2</sub>O production in incubated soils after receiving field applications of liquid manure and nitrification inhibitors

2021· article· en· W3127291414 sur OpenAlexaffvenue
Sisi Lin, Guillermo Hernandez‐Ramirez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrificationSoil waterChemistryNitrous oxideManureNitrogenAmmoniumSaturation (graph theory)NitrateIncubationAnimal scienceEnvironmental chemistryAgronomySoil scienceEnvironmental scienceMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying abundant manure to soils can accelerate nitrogen (N) transformations and nitrous oxide (N2O) emissions. We conducted a laboratory incubation to examine the turnover of labile N in manured soils. Soils were collected from agricultural fields that had recently received spring-injected liquid dairy manure with or without admixing nitrification inhibitors. Bands and interbands of the manure plots were incubated separately. Time courses of ammonium (NH4+) and nitrate (NO3−) were used to derive and contrast zero-, first-, and second-order kinetics models. We found that nitrification rates were consistently better represented by first-order kinetics (k1). Furthermore, across all evaluated soils, the dependency of nitrification rate (k1 of NH4+) on initial NH4+ concentration was modelled by Michaelis–Menten kinetics reasonably well, with an affinity (Km) of 63 mg N·kg−1 soil (R2 = 0.82). Compared with the manure interbands, the initially NH4-enriched bands had a much faster nitrification rate, with half-life for NH4+ of only 4 d and rapid k1 (0.186 versus 0.011 d−1). Soil N substrate and k1 exerted control on N2O production. Nitrous oxide production increased linearly with both measured NH4+ intensity (R2 = 0.47) and modelled k1–NH4+ (R2 = 0.48). Conversely, N2O production increased non-linearly with NO3− intensity (R2 = 0.68), where high NO3− caused a saturation plateau with a threshold of 96 mg N·kg−1·d−1 — beyond which no additional N2O was produced. During peak N transformations, measured N2O-N flux was 1.4% ± 0.3% of the inorganic N undergoing nitrification. Heavily manured soils exhibited augmented N turnover that increased N2O fluxes, but inhibitors reduced these emissions by half.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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