Combining perennial grass–legume forages and liquid dairy manure contributes to nitrogen accumulation in a clayey soil
Notice bibliographique
Résumé
Repeated applications of liquid dairy manure (LDM) and perennial crops generally favor nitrogen (N) stocks in soils, but in ways that may differ with soil type and other management practices. The objective of this study was to assess the long-term (21 yr) changes in soil N stocks (0–50 cm) of a silty clay soil, in a cool humid climate, in response to mineral fertilization (MIN) or LDM, combined with two tillage practices [chisel plow (CP), or moldboard plow (MP)], and two crop rotations [cereal monoculture (monoculture) or cereal–perennial forage rotation (forage-based rotation)]. The forage-based rotation favoured a greater accumulation of N in the first 20 cm of soil (+50 kg N·ha−1·yr−1) when compared with the monoculture. Tillage practices did not impact N stocks in the whole soil profile, but influenced its vertical distribution, with greater accumulation at the surface with CP, and at depth with MP. Annual input of LDM increased N stocks at the surface (0–20 cm) compared with MIN, especially when combined with the forage-based rotation. After 21 yr, soil N stocks (0–50 cm) with LDM were 32% (+2 t N·ha−1) higher in the forage-based rotation than in the monoculture, suggesting better retention and more efficient use of manure-N with perennial forages than cereals. Comparisons between the N mass balance computed for each cropping system, and the changes in soil N stocks indicated that accumulation of N under the forage-based rotation was largely due to symbiotic fixation by legumes in the forage mixture.
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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 | 0,001 | 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 ».