Soil nutrients and plant uptake parameters as related to greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fertilizer and water management practices have short‐ and long‐term effects on soil chemical and physical properties and, in turn, greenhouse gas (GHG) emissions. The goal of this 4‐yr field study was to establish the relationships between soil properties, agronomic practices, and GHG (CO2 and N2O) emissions under different fertilizer and water table management practices. There were two fertilizer treatments: inorganic fertilizer (IF) and a mix of solid cattle manure and inorganic fertilizer (SCM), combined with tile drainage(DR) and controlled drainage with subirrigation(CDS). The cropping system was a maize (Zea mays L.)–soybean [Glycine max (L.) Merr.] rotation. Nitrogen in biomass (BMN) and N in grain (GRN) were measured and used to calculate other plant N parameters. Nitrous oxide and CO2 fluxes were collected weekly, and their respective cumulative emissions were calculated. The results show that soil organic matter (OM), soil total carbon (C), and soil total nitrogen (N) were greater in SCM than IF by 23.7, 35.2, and 24.4%, respectively. Water table management did not significantly affect soil N and C. Increased CO2 emissions were witnessed under higher soil OM, soil total C, and total N. Plant N uptake parameters were negatively correlated with N2O and CO2 emissions. Higher plant N uptake can reduce environmental pollution by limiting N2O and CO2 emissions.
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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) | 0,000 | 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 ».