MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7105928101 · doi:10.1016/j.indcrop.2025.122298

Combined controlled-release urea and organic fertilizer boost sustainable sugarcane productivity by optimizing soil C–N properties and microbial communities

2025· article· en· W7105928101 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIndustrial Crops and Products · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaEarmarked Fund for China Agriculture Research System
Mots-clésRhizosphereMonocroppingFertilizerCropping systemMicrobial population biologyOrganic fertilizerCrop yieldBiofertilizerCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term monocropping and excessive nitrogen (N) fertilization drive soil degradation, biodiversity loss, and low N use efficiency in Chinese sugarcane ( Saccharum officinarum L.) production. Organic substitution, while proposed to improve soil quality, faces trade-offs between short-term yield and soil quality due to slow mineralization. Controlled-release urea (CRU) provides sustained and stable N supply. It was hypothesized that integrating CRU and organic fertilizer will synergistically enhance crop productivity and soil multifunctionality (SMF) compared with single fertilization practices, thereby achieving sustainable productivity. Therefore, a two-year field experiment was conducted in an intensive sugarcane cropping system to evaluate five N management strategies: FP (conventional practice; 560 kg N ha −1 ), U (reduced urea-N; 300 kg N ha −1 ), CU (based on U, a 1:2 ratio of urea-N and controlled-release urea-N), MU (based on U, 30 % organic-N substitution), and MCU (integrated MU and CU). The effects on soil properties, microbial community characteristics, and microbial functions in rhizosphere and bulk soil were systematically evaluated. MCU optimized fertilizer C-N characteristics, reducing N input by 46.4 % while achieving the highest sugar yield (17.7 t ha⁻¹) and SMF. MCU produced greater improvements in soil C-N-P nutrients, enzyme activities, and 16 s/ITS-quantity. Regarding microbial community characteristics, MCU exhibited the highest bacterial ACE and network complexity, and enriched beneficial core species such as Bacillus and Mortierella . Regarding microbial functions, MCU enhanced bacterial C-N-P cycling genes (e.g., aerobic respiration, C-fixation, ammonification, N-fixation, organic-P mineralization) and reduced fungal pathogens. SEM identified soil properties and microbial functions as the primary and secondary drivers of both yield and SMF. Economically, MCU maintained net benefits comparable to FP and U, exceeded MU by 43.87 %, and although lower than CU, achieved optimal productivity and SMF. Overall, the MCU strategy offers an evidence-based approach for sustainable production of sugarcane in tropical and subtropical regions. • MCU reduced N input by 46.4 % while achieving highest sugar yield and SMF. • MCU produced greater improvements in soil C-N-P associated properties. • MCU improved soil microbial diversity, network complexity and microbial functions. • Soil properties and microbial functions as key drivers of yield and SMF. • MCU offers a scalable, cost-effective path to sustainable sugarcane 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial Crops and ProductsMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207