Effects of liming on soil physical and chemical properties in Europe and North America: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil acidity is one of the major constraints limiting crop production worldwide. About 50% of the global arable land is acidic. Liming remains an effective strategy for soil acidity amelioration and improvement of soil fertility. The objective of this review was to summarize information on liming effects on soil physical and chemical properties in the North American and European contexts. We reviewed how different lime products influence soil pH and various soil processes that contribute to soil physical and chemical health. Our findings were that, when applied at appropriate rates, liming materials generally increased soil pH, cation exchange capacity (CEC), exchangeable calcium and magnesium, nutrient availability and reduced toxicities of aluminum (Al), manganese (Mn), and heavy metals. Many studies showed that liming modifies soil properties and processes both in the short‐ and long‐term. While most studies reported improvements in nutrient availability, there were some differences in liming impacts on phosphorus (P) and potassium (K), mostly due to differences in soil type and composition. Liming improves structural properties including aggregate stability, soil friability, porosity, and water infiltration. Knowledge about liming impacts on soil physical and chemical properties is essential for optimizing liming rates to enhance soil health and improve productivity. Future studies should explore liming effects on CEC, associations of P and K with cations supplied by liming (e.g., Ca 2+ ), and use of some waste materials as lime alternatives.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».