Compost and biosolids increase long-term soil organic carbon stocks
Notice bibliographique
Résumé
Biobased residues derived from organic urban waste materials can be processed to produce soil amendments that enhance soil fertility and carbon sequestration. However, the extent of carbon sequestration by biobased residues depends on the interaction between their physicochemical properties, climate, and agroecosystem management practices. Our objective was to predict how different biobased residues (compost, anaerobic digestate, or biosolids), compared to nitrogen fertilizer, affect soil organic carbon stocks under continuous cropping and crop rotation in Ontario, Canada, using the Century model. The Century model was calibrated and validated with data, from a three-year field study located in Elora, Ontario, Canada, that was used to predict long-term changes in soil organic carbon. Our results showed that after 150 years, soil amended with compost and biosolids increased soil organic carbon stocks significantly ( p < 0.05) compared to anaerobic digestate and nitrogen fertilizer. Soil organic carbon stocks were 1%–27% greater with crop rotation compared to continuous cropping. Model performance indicated a strong correlation between measured and simulated soil organic carbon stocks ( R2 = 0.26–0.82; RMSD = 432–727 g m−2). Our findings suggested that compost had the greatest soil carbon sequestration potential of the tested soil amendments, and this difference was due to the quantity and quality of carbon input.
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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 ».