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Record W2239832980 · doi:10.82308/42956

Labile organic nitrogen fractions: characteristics, dynamics and significance to soil nitrogen supply in agricultural soils

2013· article· en· W2239832980 on OpenAlexfundno aff
Mervin St. Luce

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Canadian institutionsnot available
FundersAgriculture and Agri-Food CanadaCentre Sève
KeywordsSoil waterAgronomyLoamMineralization (soil science)NitrogenChemistryCanolaSoil organic matterNitrogen cycleOrganic matterLegumeEnvironmental scienceBiologySoil science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La disponibilité à court terme de l'azote (N) dans les sols agricoles est essentiellement issue de la fraction labile du N organique. Une meilleure compréhension des processus de transformation de ces fractions est nécessaire pour connaitre leur rôle dans le cycle de l'azote et leur contribution relative à la minéralisation de N. Les objectifs de cette thèse étaient de (1) examiner, sous les conditions de champs, l'effet du précédent cultural (légumineuse vs non-légumineuse) sur la biomasse microbienne de l'azote (MBN), l'azote organique extrait à l'eau (WEON) et les fractions légère et particulaire de la matière organique (POMN, LFOMN) à travers cinq sites et comment ces fractions sont-elles liées à l'approvisionnement en N [canola (Brassica napus L.) prélèvement de N et rendement en grains] and (2) étudier, sous des conditions contrôlées, l'incorporation et le turnover de l'azote des résidus des cultures via MBN, WEON, POMN et LFOMN. Les fractions labiles du N organique étaient similaires quel que soit le précédent cultural mais varie avec les sites due aux sols et aux conditions climatiques. Le POMN était le meilleur indicateur de l'approvisionnement en N (R2 = 0,56 and R2 = 0,70 pour le rendement en grains et le prélèvement en N, respectivement). De plus, l'approvisionnement en N était premièrement relié à l'effet combiné de POMN, l'azote minéral et la teneur du sol en sable; ces paramètres expliquent 68% de la variation dans le rendement en grains et 71% de la variation dans le prélèvement en N .Deux sols, loam sableux et argileux, ont été incubés pendant 112 jours avec des résidus d'haricot (Vicia faba, C/N = 29) et du blé (Triticum aestivum L, C/N = 91) marqués à 15N. Après 3 jours, la majeure partie (17-30%) des résidus de 15N a été trouvée dans la fraction POMN par comparaison aux autres fractions. Une plus grande proportion de résidus de blé que de résidus d'haricot a été trouvée dans la fraction POMN. La forme minérale du 15N libérée a été plus élevée dans le sol laom-sableux que dans l'argile et avec l'incorporation de l'haricot comparée au blé. Le 15N incorporé au POMN après 3 jrs a été significativement relié à l'azote minéral libéré après 112 jrs (r = 0.78, P<0.001). La minéralisation nette dans le mélange au sol entier (WS) + POM est plus liée à la teneur en N du POM qu'à la teneur du sol en N minéral, sa texture et son pH. Ainsi, l'ampleur de la contribution de la fraction POM à la minéralisation de l'azote dépond de son origine. Dans l'ensemble, les résultats de cette étude suggèrent que le turnover de la fraction POMN est la principale voie par laquelle le N minéral est libéré dans les sols agricoles. Les recommandations actuellement utilisées en fertilisation azotée peuvent être améliorées en tenant compte des POMN, N minéral du sol, texture du sol et les conditions environnementales. Ces informations permettront de minimiser les impacts négatifs de la perte de N dans l'environnement and contribueront à l'amélioration de l'efficacité de l'utilisation de l'azote dans les agroécosystèmes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.192
Teacher spread0.183 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
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