Management Practices Affect Soil Organic Carbon Stocks and Soil Fertility in Cactus Orchards
Notice bibliographique
Résumé
Management practices might alter soil chemical properties. This study evaluated soil chemical properties in a forage cactus Opuntia stricta (Haw.) Haw. (‘Orelha de Elefante Mexicana’) (OEM) production system in the Brazilian semiarid region. The experiment was established in June 2011, and the design was a split-split-plot in randomized complete blocks, in which the main plots were formed by distinct levels of organic fertilizer (cattle manure) (0, 10, 20, and 30 Mg ha−1 year−1), the subplots were formed by different levels of N inorganic fertilizer applied as urea (0, 120, 240, and 360 kg N ha−1 year−1), and the sub-subplots were distinguished by the distinct OEM harvesting frequency (annual or biennial). Soil samples were collected for chemical analysis, C and N contents analysis, and stocks analysis at 0 to 10 and 10 to 20 cm depths in August 2019. Organic fertilizer contributed to a linear increase in soil pH, Ca2+, Na+, sum of bases (SB), cation exchange capacity (CEC), and base saturation (V) at both depths (p < 0.05). With the application of 30 Mg ha−1 year−1 of cattle manure, there was storage of approximately 126 Mg C ha−1 and 13 Mg N ha−1 at 0 to 20 cm depths. Managing OEM with organic fertilizer and a biennial frequency of harvesting affects the soil’s chemical characteristics in cactus orchards, and it is a sustainable alternative for semiarid regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».