Biochar and PGPR as methods for low-input management of bioenergy grasses
Bibliographic record
Abstract
Ayant de la croissance rapide, hautement productive et une faible consommation de N, les herbes vivaces à rhizomes (GPR) C3 et C4 ont le potentiel d'être d'excellentes futures matières premières bioénergétiques lignocellulosiques dans des zones climatiques tempérées. Le biochar, un matériel noir séquestrant de carbone, est une communauté actif de PGPR dont tous les deux ont été demonstrés à améliorer la croissance des plantes, cependant elles n'ont pas été testées avec des PRG pertinentes dans les conditions Québecoises (zones tempérées de haute latitude). Des études agronomiques ont été menées sur la production agricole des cultures pour bioénergie avec deux espèces modèles (panic érigé-C4, et alpiste roseau-C3) en utilisant le biochar (0 ou 20 t ha-1) et PGPR (mesure de mobiliser le phosphore du sol ou de l'azote) comme amendements du sol dans trois champs dans le sud du Québec. Les sites ont représenté les trois types de sol dans deux régions climatiques (sites 1 et 2 dans le sud-ouest du Québec et associé à l'Université McGill, et le troisième site associé à l'Université Laval dans le sud-est du Québec). Dans ces études, des interactions significatives ont eu lieu entre le biochar et PGPR pour la plupart des variables mesurées croissance (hauteur, densité, matière sèche de tiges, rendement de matière sèche, niveau de N) sur les sites avec une saison de croissance relativement chaude (1 et 2). Sur le site 3, avec un climat plus frais pendant l'été, le biochar et PGPR ont provoqué des niveaux améliorés d'au moins certaines des variables pendant les trois années. Une interaction entre le biochar et N (P <0.05) a été observée pour la productivité des herbes de C4 et C3. Le biochar à augmenté le NUE aux niveaux de 50 kg N ha-1 et 150 kg N ha-1 pour les herbes C4 et C3, respectivement. Une tendance similaire a été observée pour N pour les GPR et teneur en C d'alpiste Roseau RCG. D'après les données sur trois sites, et collectionnées pour trois années (neuf années-sites), le PGPR ainsi que le biochar améliore la croissance des plantes et l'utilisation efficace de N, ce qui démontre leur potentielle dans le développement des systèmes bioénergetiques à faibles intrants de production des matières premières dans des zones tempérées d'haute latitudes comme le sud du Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".