Microbial Abundance of Waste Derived Biochar Incubated Acid Soil in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Due to climate change biochar is recently recommended as a control approach to increase crop productivity and global warming reduction. As biochar application changes the soil pH towards alkalinity, this effects acid soils nutrient cycles the same as microbial abundance. This research was conducted to investigate the microbial abundance as affected by waste-derived biochar application in two different rates on acidic soil of Bangladesh. Slow pyrolyzed (500±50ºC) different waste-derived biochars viz. sewage sludge, sugarcane bagasse, potato peels, water hyacinth, and organic waste were applied at 10 tons ha-1 and 15 tons ha-1 on the acidic soil. An in-vitro incubation study was conducted on experimental soil applying all the biochar to understand how nutrient availability and carbon dynamics affect the microbial abundance of the acid soil. The incubation study was divided into two stages: submerged condition (up to 60 days) followed by a dry condition (61 to 120 days) and biochars were applied in two different rates such as 10 and 15 tons ha-1. The viable count of bacteria significantly (P<0.05) increased with the variation of incubation periods and soil moisture content, although the rates did not make any difference. The beneficial Rhizobium spp. bacteria count ranged from 4.21 to 6.47 log CFU/g; Azotobacter spp. count ranged from 2.33 to 5.60 log CFU/g and Phosphate Solubilizing Bacterial count ranged from 2.30 to 3.74 log CFU/g. However, no sign of coliform bacteria or Escherichia coli was found in any sample, but also none of the biochar amended soil samples possessed Pseudomonas spp. and Trichoderma spp. In outcome, the waste-derived biochars treatments showed an insignificant impact on microbial parameters over the first 2 months after biochar incorporation which progressively increased with the course of time and the presence of oxygen.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».