Grain yield and nitrogen cycling under conservation agriculture and biochar amendment in agroecosystems of sub-Saharan Africa. A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Soil nitrogen (N) is one of the most limiting factors affecting crop production in sub-Saharan Africa (SSA). Here we conducted a meta-analysis on the effect of climate smart agricultural (CSA) practices (conservation agriculture (CA) and/or biochar (BC)) application on: (1) soil nitrate-N (NO 3 -N), nitrous oxide (N 2 O) emission, biological N 2 -fixation, percent of nitrogen derived from the atmosphere (%Ndfa), grain yield and nitrogen use efficiency (NUE), (2) the role of soil properties and regions on grain yield and N cycling under CA and/or BC biochar application; and (3) the relationship between inorganic N fertilizer and NO 3 -N, N 2 O emissions, NUE and grain yield. We synthesized 87 unique papers, from 15 countries in SSA with 1643 paired observations. On average across all studies, CA and/or BC significantly increased grain yield and NUE, compared to conventional practices. Residue retention resulted in a significant increase in soil NO 3 -N and N 2 O emission, compared to conventional practices. Our analysis further indicates that BC application significantly increased biological N 2 -fixation, grain yield and NUE. Auxiliary soil parameters also affected grain yield and N cycling. Grain yield was significantly influenced by total organic carbon classes (TOC), whereby highest grain yield was recorded under CSA in soils with 0.5–1 % TOC, compared to soils with < 0.5 % TOC and > 1 % TOC. In addition, total nitrogen (TN) significantly affected the response ratio of CSA and conventional agriculture on N 2 O emission and biological N 2 -fixation. N 2 O emission increased significantly in soils with < 0.05 % TN, while biological N 2 -fixation increased significantly in soils with > 0.2 % TN. Increasing N fertilizer use significantly increased the response ratio of CSA and conventional agriculture on N 2 O and NO 3 -N while significantly reducing the response ratio of yield and NUE. The gap in yield and NUE between CSA and conventional agriculture practises was more pronounced at lower N rates of 0 kg ha −1 and narrowed as N input increased to 120 kg ha −1 ; this implies that, CSA offers more benefits compared to conventional agricultural practices under low N rates.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».