Wheat straw biochar amendment significantly reduces nutrient leaching and increases green pepper yield in a less fertile soil
Notice bibliographique
Résumé
Declining soil fertility and inefficient water and nutrient use pose a growing challenge to increasing agricultural production to meet growing global food demand. As a soil amendment, biochar can potentially serve in addressing these issues; however, its impacts on nutrient leaching from soils of different pre-existing fertility levels are poorly understood. A potted green pepper (Capsicum annuum L. var. Red Night) production system, arranged in a randomized complete block design, imposed two soil fertility management approaches (‘fertile’: standard soil + [N:P:K (kg ha −1) 140:165:160] vs. ‘less fertile soil’: 1:1 standard soil : sand, [N:P:K (kg ha −1) 140:190:240], factorially combined with three levels of wheat straw biochar amendment [0%, 1%, and 3% (w/w)]. Biochar treatment effects on nutrient leaching (NO3−-N and PO43−-P) and plant yield were assessed for each soil fertility management approach. Across soil fertility types, biochar amendments (vs. the lack thereof) significantly decreased (p≤0.05) leachate volume (68%–91%) and cumulative NO3−-N (78%–93%) and PO43−-P (80%–99%) losses, whereas NO3−-N, and PO43−-P concentrations in the leachate were only significantly reduced (p≤ 0.05) under the 3% biochar amendment. Pepper marketable yield in the less fertile soil was significantly (40%, p≤0.05) greater under the 3% biochar amendment than the non-amended treatment; however, no such difference existed in the fertile soil given its initially high soil nutrient levels. While farmers can amend soils with biochar to reduce nutrient leaching, its impact on plant productivity will depend on the rate of amendment.
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 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 ».