Co‐composted biochar to decrease fertilization rates in cotton–maize rotation in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agriculture in Burkina Faso relies on mineral fertilizers to reach decent crop production. Therefore, there is an urgent need to implement sustainable solutions that improve soil nutrient status while maintaining crop yields. Here we experiment with the recycling of nutrients through the production of biochar from cotton ( Gossypium hirsutum L.) stalks and its mixing with compost to improve soil properties of highly weathered Lixisol. The trials included three treatments: conventional compost (COMP‐100), co‐composted biochar (COMPBI‐100), each with recommended fertilization rates [cotton = 16.3 kg N ha –1 , 15.1 kg P ha –1 and 17.4 kg of K ha –1 ; maize ( Zea mays L.) = 21.8 kg N ha –1 , 20.1 kg P ha –1 and 23.2 kg K ha –1 ], and co‐composted biochar with 75% of recommended NPK fertilizer rate (COMPBI‐75). We amended the soil with compost at conventional rates used in Burkina Faso, that is, 2.5 t ha –1 at each crop year (2018 and 2019). We measured the effect of the amendments on cotton and maize yield cropped in rotation using a randomized block design with four replicates for each of the studied treatments. Our results showed that the soil properties and crop yield in COMPBI‐75 were not significantly lowered compared to COMPBI‐100, which did not differ compared to soil and plant responses in COMP‐100. Even not significant, COMPBI‐100 and COMPBI‐75 tend to have higher grain yields for cotton and maize. Our results highlight that co‐composted biochar may be a promising amendment to increase crop productivity parameters in Burkina Faso while decreasing the NPK doses. The reduction of fertilizer rates can have essential implications considering the socio‐economic and environmental advantages of reducing by quarter fertilizer doses in the Sudanese climatic region of Burkina Faso.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».