Biochar and Manure from Cattle Fed Biochar as Agricultural Amendments Alter CH4 Oxidation in a Gray Luvisol
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gases (GHG) emissions from agricultural practices contribute 14% of anthropogenic emissions to the atmosphere, and novel practices to reduce these emissions, including feeding cattle a modified diet, are of interest. This study examines how additions of manure from cattle fed a regular diet or a diet supplemented with 2% biochar, and biochar at 5 or 10 Mg ha−1, impact GHG emissions in a Gray Luvisol agricultural field experiment. Emissions of CH4 and N2O were monitored, and soil samples were collected to analyze exchangeable NPKS, microbial biomass, total C and N, electrical conductivity, and pH. Wheat (Triticum aestivum) was planted, and grain yield measured. We calculated the yield-based emission factor (EFyield) and cumulative area-based GHG emissions emission factor (EFarea). The results showed an up to 98.5% change in the inhibition of CH4 oxidation from biochar-manure + biochar at 5 and 10 Mg ha−1 compared to the CT. The biochar in biochar-manure may have acted as a biocide to methanotrophs, causing a reduction in the release of CH4 over time. Yet, there were no significant differences in N2O emissions amongst treatments. Therefore, biochar-manure + biochar at 5 and 10 Mg ha−1 applications may impact total GHG emissions and improve grain productivity and protein content compared to BM alone.
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 ».