Decrease in soil inorganic nitrogen supply capacity under long‐term areca nut plantations in the tropics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the dynamics and availability of soil nitrogen (N) affected by the conversion of cropping patterns is critical for environmental sustainability, especially in tropical soils with low fertility and high N loss. In this study, the 15 N tracing technology combined with the 15 N tracer model was used to explore the dynamic change of soil N transformation in long‐estabished areca nut ( Areca catechu ) plantations. Areca nut plantations with different ages (2, 5, 10, 14, and 17 years) and paddy fields in the tropical region of China were studied. The results demonstrated that the gross N mineralization rate ( M ) of areca nut plantation soil was much lower than that of paddy soil. The NH 4 + immobilization ( I NH4 ) rate was also significantly reduced in areca nut plantations. Besides, the O NH4 (autotrophic nitrification) in long‐term areca nut planted soil decreased significantly with decreasing ammonia‐oxidizing archaea (AOA) and ammonia‐oxidizing bacteria (AOB) abundance. Inorganic N supply (INS) capacity of areca nut planted soil was much lower than the paddy soil, indicating declined N supply in long‐term areca nut plantations soil. The decline in soil gross N transformations rate and INS capacity of areca nut plantations soil was significantly correlated to reduced levels of TN and soil pH. Thus, agricultural practices that increase the soil pH (e.g., biochar or lime application) and the soil organic matter content (e.g., organic fertilizers) could improve soil INS capacity.
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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 ».