Landscape position, sampling time, and tillage, but not legume species, affect labile carbon and nitrogen fractions in a 4-yr-old rejuvenated grazed pasture
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».