Animal manure application promotes nitrogen and organic carbon accumulation in soil organic matter fractions: A global meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations identified nitrogen (N) management in agriculture as one of the most important environmental challenges of the 21st century. Animal manure applications provide nutrients to crops and enhance soil organic matter (SOM) content and fertility. However, few comprehensive studies have assessed the effect of animal manure applications on N and OC in physical SOM fractions, thus limiting our ability to provide a global perspective of manure-derived N management. A meta-analysis of 57 experimental sites was performed to evaluate how animal manure applications modify the concentrations of N and OC in physical SOM fractions. Overall, N and OC concentrations are greater following animal manure applications than mineral N fertilization, and the difference is even greater when compared to an unfertilized control. The relative response is particularly pronounced for particulate organic matter (POM), light particulate organic matter (L-POM), and heavy particulate organic matter (H-POM) compared to mineral-associated organic matter (MAOM) and the whole soil. A positive linear relationship is observed between manure application rate and the response of N and OC in whole soil and all fractions. Moreover, the response of POM N and OC is greater with solid than liquid manures, in alkaline than in acidic soils, and in dry than in moist climates. This study highlights the significance of POM, and more specifically the H-POM fraction, in the retention of animal manure-induced C in agricultural soils, and possibly as pools involved in the N supply capacity of manured soils, thereby providing insights for improving N management.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».