Soil phosphorus fractions of two contrasting temperate acidic soils receiving forest-derived liming by-products
Notice bibliographique
Résumé
Soil acidification, a major issue responsible for cropland degradation, can be efficiently addressed by forest-derived alkaline residues. However, indirect effect of these by-products on phosphorus (P) forms and their availability to crops is not well recognized in temperate acidic soils. Using the Hedley fractionation procedure, a study was conducted to characterize the P forms, after a 40-week laboratory incubation, of a gleyed clay and a podzolized sandy loam soils, each receiving six different forest materials and a calcitic lime. Lime mud, two types of wood ash (papermill biosolids and wood bark), two biochars (maple and pine), and a de-inking paper sludge were applied at a CaCO 3 equivalence-based rate to achieve a target pH of 6.5 in each soil. Results indicated that all liming materials decreased organic P (Po) in both soils. However, the inorganic P (Pi) fractions reacted differently depending on soil. For the clay, there was a shift of P from organic pools (NaHCO 3 -Po and NaOH-Po) and NaOH-Pi toward NaHCO 3 -Pi, an available P form for crops. For the sandy loam, P from organic pools and NaHCO 3 -Pi moved toward stable pools (HCl-P + residual P), mostly associated with Ca. This redistribution of P was largely associated with the soil pH increases. Apart from pH, wood ash also contributed to increase soil total Pi owing to their P content. By contrast, pine biochar had minimal effect on soil P fractions. We conclude that addition of forest alkaline residues to cropland improved soil pH and also modified the P availability to plants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».