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Enregistrement W4292740049

Effect of nutrients availability and crop management on priming effect and soil C mineralization

2015· preprint· en· W4292740049 sur OpenAlexaff
Bassem Dimassi, Sébastien Fontaine, Nazia Perveen, Sandrine S. Revaillot, Jean‐Pierre Cohan, Bruno Mary

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)NutrientAgronomyEnvironmental scienceNutrient managementPriming (agriculture)Soil nutrientsCropSoil waterSoil scienceBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural management practices including soil tillage exert strong control on soil organic matter (SOM) turnover and its interactions with global C cycle through different mechanisms. One control mechanism is the priming effect (PE) which consists in stimulating SOM mineralization with the addition of fresh, energetic plant material. In this study, we quantified C mineralization and PE in soils sampled in two contrasted long-term (40 years) tillage treatments which deeply modified soil properties (e.g. organic C concentration, microbial biomass, pH). We hypothesized that soil tillage might affect these processes through changes in C addition rates, nutrient availability, and long-term variations in SOM content and microbial communities. We investigated the relationship between PE intensity, tillage and nutrients availability in soil samples taken in no till (NT) and full inversion tillage (FIT) in two layers (0-5 and 15-20 cm). Soils were incubated with or without addition of 13C labeled cellulose and mineral nutrients. Potential C mineralization and primed C were measured during 262 days. Unlabeled soil microbial biomass C was determined at the end of the experiment to separate apparent and real priming effect. Basal cumulative C mineralization in the control soil ranged from 363 to1490 mg kg-1 35 soil at day 262. It was strongly correlated with soil organic carbon (SOC) concentration. Specific mineralization rates were 44.8 and 68.8 g kg-1 SOC in the 0-5 cm layer for the FIT and NT treatments, respectively and were strongly linked with the particulate organic matter content (r = 0.99***). These results suggest that SOC was more active in the upper layer of the NT treatment due to the high concentration of readily-decomposable, particulate organic matter. The cellulose was entirely metabolized after 60 days and its kinetics of mineralization was affected neither by tillage, depth nor nutrients. The percentage of cellulose C released as CO2 represented 55-61% of the added cellulose-C at day 262. A positive PE was found in all treatments and its kinetics was parallel to that of cellulose mineralization. The cumulative PE significantly varied with nutrients level but not tillage, ranging from 73 to 78 mg kg-1 under high nutrients level and from 116 to 136 mg kg-1 in low nutrients level. No significant differences were found in unlabeled microbial biomass C between control and amended soil, suggesting no apparent priming effect. We conclude that the priming was mainly controlled by nutrient availability but not tillage, in spite of strong tillage-induced changes in SOC concentration and microbial biomass. Since PE is known to depend on C addition rate, tillage is expected to affect in situ PE through variations in the ratio of fresh carbon to nutrient concentration along the soil profile.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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