Impact of long-term fertilization on soil organic carbon dynamics and biological health of soils under Pearl millet -mustard-cowpea cropping sequence in an inceptisol of Gujarat
Notice bibliographique
Résumé
The study was undertaken by utilizing an ongoing long-term experiment on continuous cropping at Anand Agricultural University that began in 1980. From 1994 onwards, a modification was made by including Farmyard Manure (FYM) treatments for studying the following objectives: long-term effect of fertility levels with and without FYM on changes in soil organic carbon pools for assessing the role of organics and chemical fertilizers on soil organic carbon buildup and their interrelationship with soil aggregate stability under the pearl millet-mustard-cowpea (F) cropping sequence. Under F1 (FYM @ 10 t/ha) and FL3 (NP application @150 percent of RDF), there was a considerable improvement in the status of Walkley and Black C (WBC), Soil Microbial Biomass Carbon (SMBC), and Total Organic Carbon (TOC) compared to the control in both depths (0-15 and 15-30 cm). Long-term manuring and fertilization practices affect aggregate development and stabilization. In all depths, the highest soil macroaggregates and microaggregates were found when FYM @ 10 t/ha and FL3 (150 percent NP) were applied. Under FYM treated plots and with the greater dose of NP (NP application @150 percent of RDF) in both the surface and sub-surface layers, the maximum water-stable aggregate expressed as mean weight diameter (MWD) was recorded. Furthermore, a significantly positive correlation was observed between SMBC and enzymatic activities (phosphatase, urease, and dehydrogenase) in both the soil depths; indicating the effect of labile C on the biological activities of soil which might be achieved by means of changes in microbial diversity of the soil.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».