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Enregistrement W4381251789 · doi:10.3389/fagro.2023.1194896

Liming remediates soil acidity and improves crop yield and profitability - a meta-analysis

2023· article· en· W4381251789 sur OpenAlexafffund
Rebecca Oiza Enesi, Miles Dyck, Scott X. Chang, Malinda S. Thilakarathna, Xiaoli Fan, Stephen E. Strelkov, Linda Yuya Gorim

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Agronomy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMitacsWestern Grains Research Foundation
Mots-clésLimeSoil pHAgronomyDolomiteSoil waterTillageCropCrop yieldGypsumChemistryEnvironmental scienceSoil scienceMineralogyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil acidity reduces base cations required for plant growth and may result in phytotoxic concentrations of soluble aluminum. Liming acidic soils is generally promoted as an effective management practice to increase soil pH, base cation concentrations, and ameliorate toxicity caused by aluminum and manganese. Through a global literature review using data published from field experiments on liming, the objective of this paper is to understand the effects of liming on soil pH, crop yields, and economic profitability. The results show that liming positively influenced crop yields and soil pH, implying that various lime sources can increase soil pH and crop productivity. The effect sizes of liming on crop yields when lime was incorporated into soils were higher than surface application irrespective of tillage practice. Liming under no-tillage (NT) compared to conventional tillage (CT) management showed higher effect sizes for crop yields. Liming increased effect sizes for crop yields in fertilized compared with unfertilized trials. Gypsum, calcium hydroxide and calcium carbonate showed higher effect sizes when compared with Cement Klin Dust (CKD), dolomite and wood ash. The results show that liming increased yields for all crops except potatoes and oats. Liming generally increases soil pH and changes in soil pH increased with higher lime application rates and yield increases were proportional to the magnitude of increases in soil pH. The profitability of liming differed with crop type and liming rate, being more profitable at lower liming rates. Overall, this meta-analysis shows that liming decreases soil acidity and improves crop yields. Attaining maximum gains from liming agricultural crops under acidic soil conditions requires an understanding of the appropriate lime rates required for specific crops and soil types to ensure overall profitability for producers and sustainable improvement of soil health.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,025
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations116
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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