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Enregistrement W3174198459 · doi:10.1139/cjss-2021-0052

Landscape position, sampling time, and tillage, but not legume species, affect labile carbon and nitrogen fractions in a 4-yr-old rejuvenated grazed pasture

2021· article· en· W3174198459 sur OpenAlexaffvenueabout
G. Issah, J.J. Schoenau, J. Diane Knight

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageAgronomyPastureDissolved organic carbonConventional tillageBiomass (ecology)Environmental scienceSoil carbonSoil waterTotal organic carbonNutrientOrganic matterLegumeSoil organic matterNitrogenChemistrySoil scienceEnvironmental chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Termination by tillage is one strategy used for regenerating pasture stands. Yet, research gaps exist on how tillage affects carbon (C) and nitrogen (N) forms and amounts in western Canadian soils. We measured total soil organic C (SOC), dissolved organic C (DOC), total dissolved N (TDN), light fraction organic C (LFOC) and light fraction organic N (LFON), microbial biomass C (MBC) and microbial biomass N (MBN), and inorganic N as indicators of soil organic matter (SOM) dynamics. After tillage termination in fall 2018, we sampled soils (0–10 cm; 0–15 cm) under three legume species (alfalfa, cicer milkvetch, and sainfoin) three times (spring, summer, and fall of 2019) across three landscape positions. Legume species did not affect the measured parameters. Over time, tillage affected DOC, TDN, and inorganic N. Averaged across three pasture legumes and three landscape positions, tillage increased DOC 29% by summer. Fall-applied tillage led to 59% and 33% higher TDN in the succeeding summer and fall. Inorganic N increased by 14% and 40% across landscape positions and sampling after tillage. Averaged across landscape positions, MBC decreased by 31% from spring to summer and increased by 51% from summer to fall. However, MBN increased by 53% and decreased by 5% within the same period. The seasonal fluctuations in MBC and MBN reflected variations in moisture, temperature, and substrate quality. Total SOC, LFOC, and LFON increased on the upper slopes and fall sampling time. Although single intensive tillage did not affect total SOC, several tillage operations could accelerate SOM loss and reduced total C storage over time.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,817

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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