Biochar as a Potential Nutrient Carrier for Agricultural Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review This paper offers a thorough overview of the processes of nutrient enrichment by biochar and how biochar as a nutrient carrier can effectively improve agricultural productivity. The distributions of nutrients in biochar and the dynamics of nutrients in soil are also reviewed in detail. Recent Findings The application of biochar improves soil health by changing the soil’s biological and physico-chemical characteristics of the soil, such as its structure, cation exchange capacity and microbial biomass carbon. Additionally, biochar produced from low pyrolysis temperatures can enhance nutrient retention in soils and be utilized as a carbon-based fertilizer. Summary The maintenance of an adequate amount of organic matter in soil and a dynamic biogeochemical cycle of essential nutrients are key components of sustainable soil management. Biochar is a carbonized biomass derived from various feedstock materials, including wood and crop residues, manures, biosolids and animal carcasses. Biochar has been used for more than two decades as a soil amendment to improve soil physicochemical conditions and mitigate soil contamination. Nutrient-enriched biochar-based fertilizers (NEBBF) can be prepared using various nutrient enrichment procedures and have the potential to increase soil fertility and crop productivity. The application of NEBBF, which is a carbon-based nutrient source, has been shown to enhance microbial activity, thereby increasing the efficiency of nutrient use compared to conventional non-carbon-based synthetic fertilizers. This review identified key research gaps and discussed the importance and necessity of biochar as a nutrient carrier in agriculture.
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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 ».