Influence of management practices on soil organic matter composition evaluated by complementary analytical techniques: XANES and mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The impact of soil management practices on carbon (C) sequestration in soil organic matter (SOM) is insufficiently known. We studied relevant treatments, including manure application, legumes incorporation, their combination, conventional and no-tillage systems, as well as tillage with and without catch crops, at three long-term experimental sites in Poland. Bulk soil and humin fractions were analyzed by X-ray absorption near edge structure (XANES) spectroscopy and thermochemolysis-gas chromategraphy/mass spectrometry (TC-GC/MS). XANES and TC-GC/MS revealed treatment-specific molecular enrichments. Legume cropping enhanced total organic carbon (TOC) and enriched aromatic and aliphatic C structures, particularly at Skierniewice, contributing significantly to SOM stabilization. At Chylice, no-tillage preserved a higher aromatic C content, indicating a contribution of relatively stable compounds to SOM enrichment. At Swojec, the application of catch crops resulted in a balanced C profile with aliphatic C enrichments. Humin consistently exhibited greater aromatic and carboxylic C intensities compared to bulk soil, emphasizing its role as a relatively stable C reservoir. The findings demonstrate that for comparable climatic and soil conditions, no-till management is more efficient in enriching relatively recalcitrant aromatic SOM than the addition of organic matter through manure and legumes. No-till is therefore recommended as a first, immediately effective measure for SOM enrichment under Central European conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».