Assessment of Teabag Litter Decomposition as a Measure of Soil Health, Including Sensitivity to Crop Type and Management System in Agricultural Soils
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Soil biota contribute to soil function and health, yet accessible and cost‐effective methods for assessment remain limited. This study evaluated teabag litter decomposition as a potential biological soil health measure by examining its relationship to commonly used soil measures. In addition, litter decomposition sensitivity to crop type (annual vegetables, perennial fruit and trees and grain/forage) and agricultural management systems (conventional, organic and regenerative) was assessed. Fifty‐seven farms from across British Columbia (BC), Canada completed three replicates of teabag litter decomposition trials and provided management system and crop production data from 171 fields. In‐depth chemical, physical and biological soil health measures were taken from a subset of 35 farms across a local bioregion with similar climatic and environmental conditions (Vancouver Island). Correlation between laboratory and teabag measures and LASSO and random forest (RF) analyses were used to assess the sensitivity of commonly used chemical, physical and biological soil health measures to each other and to crop type and management system. Our focus is to determine the effectiveness of Tea Bag Index (TBI) measures ( S , k ) and the individual mass remaining of red Rooibos and green tea ( Br , Bg ), relative to standard laboratory measures, especially across varying crop types and management systems. Both LASSO and RF analyses identified the measure of the rate of biological decomposition of red Rooibos tea ( Br ) over 90 days as the most consistent and effective soil teabag measure in differentiating both crop type and management system. The decomposition of red tea ( Br ) was lowest in conventional fields and significantly higher in organic and regenerative systems, suggesting greater biological activity in these fields. This regional study demonstrated that mass remaining of red tea over a 3‐month in situ incubation period was a reliable and accurate soil health measure, providing an opportunity to significantly increase access to and reduce costs in measuring and monitoring soil health across varied environments and management systems.
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.
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 ».