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Enregistrement W4377103230 · doi:10.3390/agronomy13051394

Optimizing Biochar Particle Size for Plant Growth and Mitigation of Soil Salinization

2023· article· en· W4377103230 sur OpenAlexaff
Esther P.Y. Tang, Wenxi Liao, Sean C. Thomas

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharParticle sizeBiomass (ecology)Soil waterEnvironmental scienceAgronomyParticle (ecology)SalinityChemistrySoil sciencePyrolysisBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyrolyzed waste biomass, or biochar, has been suggested as a means to increase plant growth and mitigate soil salinization, which is a widespread agricultural issue and can reach extreme levels in urban soils impacted by de-icing salts. Soil mixing is enhanced by reduced biochar particle size; however, biochar properties vary with particle size, and recent studies have suggested that plant growth responses may be maximized at intermediate particle sizes. We examined the responses of two plant species (cowpea (Vigna unguiculata) and velvetleaf (Abutilon theophrasti)) to biochar amendments that spanned a wide range of particle sizes obtained by sieving, with and without de-icing salt additions. The smallest size fractions of biochar reduced plant growth relative to unamended controls. Plant biomass production was generally maximized at intermediate biochar particle size treatments, with particle sizes of 0.5–2.0 mm showing the best response. Mitigation of salt effects was also improved at intermediate biochar particle sizes in this particle size range. Our results emphasize the importance of optimizing biochar particle size to best enhance plant responses to biochar, with particular reference to saline soils.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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