Predicting Soil Nitrogen Mineralization Potential using Pyrolysis-coupled FTIR
Notice bibliographique
Résumé
Soil nitrogen (N) is a key component of plant nutrition but our ability to predict organic N mineralization potential remains incomplete. Several methods are commonly used to characterize and measure mineralizable N; however, they are generally lacking because of required lab resources and poor predictive power. Pyrolysis is an emerging technology used to characterize soil organic matter and the thermal stability of soils. However, the idea of using Pyrolysis technology to characterize soil N and measure soil N release is novel. We adopted a novel online pyrolysis coupled with FTIR (Fourier-transform infrared spectroscopy) technology to investigate soil N. The soil samples used were collected from a long-term field trial involving different crop rotations and fertilization to include a wide array of samples. Samples were pyrolyzed from 25 to 850 °C with a heating rate of 10 K min-1. The temperature at which 50% of the material underwent pyrolysis, referred to as T50, was determined to quantify the thermal stability. The focus was to look at mass loss characteristics, identify volatile matter released, T50, and the correlation of TG-FTIR data with a 12-week lab mineralization study. We found a negative correlation (R2= -0.67) between the T50 and mineralized N at week 12. In conclusion, this study elucidates the intricate interplay between temperature kinetics and nitrogen mineralization. The negative correlation between T50 and mineralizable N underscores the potential of the material to release N over time. This research offers a valuable foundation for optimizing Pyrolysis application in the context of soil nitrogen.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».