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Enregistrement W3134362173 · doi:10.5194/egusphere-egu21-1876

Silicon fertilizer and biochar effects on plant and soil PhytOC concentration and soil PhytOC stability and fractionation in subtropical bamboo plantations

2021· article· en· W3134362173 sur OpenAlexaff
Chengpeng Huang, Li Wang, Xiaoqiang Gong, Zhangting Huang, Miaorong Zhou, Jiong Li, Jiasen Wu, Scott X. Chang, Peikun Jiang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharFertilizerBambooAgronomyBiologyBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of exogenous silicon (Si) amendments, such as Si fertilizers and biochar, can effectively increase crop Si uptake and the formation of phytoliths, which are siliceous substances that are abundant in numerous plant species. Phytolith-occluded carbon (C) (PhytOC) accumulation in soil plays an important role in long-term soil organic C (SOC) storage. Nevertheless, the effects of both Si fertilizer and biochar application on PhytOC sequestration in forest plant-soil systems have not been studied. We investigated the impact of Si fertilizer and biochar applications on 1) the PhytOC pool size, the solubility of plant and soil phytoliths, and soil PhytOC in soil physical fractions (light (LFOM) and heavy fractions of organic matter (HFOM)) in Moso bamboo (Phyllostachys pubescens) forests; and 2) the relationships among plant and soil PhytOC concentrations and soil properties. We used a factorial design with three Si fertilizer application rates: 0 (S0), 225 (S1) and 450 (S2) kg Si ha−1, and two biochar application rates: 0 (B0) and 10 (B1) t ha−1. The concentrations of PhytOC in the bamboo plants and topsoil (0–10 cm) increased with increasing Si fertilizer addition, regardless of biochar application. Biochar addition increased the soil PhytOC pool size, as well as the LFOM- and HFOM-PhytOC fractions, regardless of Si fertilizer application. The Si fertilizer application increased or had no effect on soil phytolith solubility with or without biochar application, respectively. Soil PhytOC was correlated with the concentration of soil organic nitrogen (R2=0.32), SOC (R2=0.51), pH (R2=0.28), and available Si (R2=0.23). Furthermore, Si fertilizer application increased plant and soil PhytOC by increasing soil available Si. Moreover, biochar application increased soil PhytOC concentration in LFOM-PhytOC and the unstable fraction of PhytOC. We conclude that Si fertilizer and biochar application promoted PhytOC sequestration in the plant-soil system and changed its distribution in physical fractions in the Moso bamboo plantation in subtropical China.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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