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Enregistrement W4385417819 · doi:10.1111/ejss.13403

Maize straw is more effective than maize straw biochar at improving soil N availability and gross N transformation rate

2023· article· en· W4385417819 sur OpenAlex
Zunqi Liu, Na Xu, Ting Cao, Zhengfeng An, Yang Xu, Tianyi He, Tingting Yang, Jun Meng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEarmarked Fund for China Agriculture Research SystemNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiocharAmendmentStrawNitrificationChemistryLeaching (pedology)AgronomySoil waterMineralization (soil science)AmmoniumAnimal scienceNitrogenEnvironmental scienceEnvironmental chemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soil nitrogen (N) transformation is vital in determining farmland N availability. Although many studies have investigated the effect of biochar on N retention and loss via leaching and gaseous emissions, few have determined the dynamics of gross N transformation during crop growth in long‐term biochar‐amended soils and compared the effect of the biochar with that of its feedstock. In this study, we conducted a five‐time field measurement of soil gross N turnover rates via 15 N isotope pool dilution during maize growth in 2021. Three treatments were employed, including no amendment, biochar and straw applied annually at rates of 2.63 and 7.50 t ha −1 , respectively, since 2013. The results showed that biochar did not change the rate of gross N mineralisation when compared with no amendment, but straw increased it by 139% in August, resulting in significantly higher cumulative gross N mineralisation than biochar and no amendment (701 vs 489 and 499 mg kg −1 in 200 d). The inconsistent influence was attributed to the fact that inherent biochar‐N was recalcitrant and could not be mineralized like the straw. The gross nitrification rate was decreased by 72.9% and 77.4% by biochar and straw application, respectively, in June relative to no amendment, but then it increased from July to August in the straw treatment as a result of the elevated gross N mineralisation rate. The decreased nitrification in the biochar treatment was an outcome of the synergetic effect of a low ammonium pool (−59.4%) and a high gross ammonium immobilisation rate (+263%), which was likely due to excessive fertilizer N loss and abiotic adsorption to biochar. Meanwhile, biochar amendment inhibited bacterial 16S and fungal ITS genes, as well as ureC and bacterial and archaea‐ amoA gene copies. In conclusion, straw is more effective than biochar at improving soil N transformation and availability in the long term.

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.

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)0,004
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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