Conventional and industrial by-product fertilization do not induce greenhouse gas emissions in sandy soils under wild lowbush blueberry cropping in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emissions from wild lowbush blueberry (WLB) production after fertilization with conventional mineral (MIN) and organic (ORG) or industrial pulp and paper mill sludge (PPMS) and synthetic anhydrite (SA; calcic amendment; CaSO 4 ) remain unknown. We assessed nitrous oxide (N 2 O) and methane (CH 4 ) emissions following application of combined PPMS and SA under WLB production compared to MIN and ORG fertilizers during a two-year cropping cycle. A 50 kg nitrogen (N) ha −1 recommended input was broadcasted before stem emergence during the pruning phase with MIN, ORG, and PPMS treatments alongside an unfertilized control (0 N; CTL). The PPMS treatment was also combined with SA as 6 Mg ha −1 (1SA) and 12 Mg ha −1 (2SA) inputs, which were also applied alone for a total of eight treatments. The GHG emissions were monitored using non-flow-through, non-steady-state chambers during two growing seasons. The N 2 O and CH 4 emissions were unaffected by fertilizer applications. The N 2 O emissions were significantly higher during the pruning phase (0.06 ± 0.009 kg N 2 O-N ha −1 yr −1 ) than during the harvesting phase (0.03 ± 0.005 kg N 2 O-N ha −1 yr −1 ). The fertilizer-induced emission factor (FIEF) values (−0.01 ± 0.02 %) were much lower than the default 1 % used for GHG inventories. A CH 4 uptake was observed during both growing seasons, with higher uptake during the pruning phase (−2.1 ± 0.1 kg CH 4 -C ha −1 yr −1 ) than in the harvesting phase (−1.6 ± 0.1 kg CH 4 -C ha −1 yr −1 ). High aeration of sandy soils combined with low soil NO 3 contents (0.9 μg NO 3 -N cm −2 yr −1 during the pruning phase) might constrain N 2 O emissions. Proposed WLB-specific FIEF should be used in future GHG inventories to prevent emission overestimates. Further research is needed on the agronomic benefits and yield effects of combining PPMS and SA for WLB productivity.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».