Soil organic and organomineral fractions as indicators of the effects of land management in conventional and organic sugar cane systems (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: CERRI, CARLOS EDUARDO PELLEGRINO - ESALQ ; BRANDANI, CAROLINA BRAGA - ESALQ ; ABBRUZZINI, THALITA FERNANDA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1071/sr15322
- Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; MATÉRIA ORGÂNICA DO SOLO; ISÓTOPOS ESTÁVEIS; CARBONO; NITROGÊNIO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Collingwood
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Soil Research
- ISSN: 1838-675X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 55, n. 2, p. 145-161, 2017
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
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-
ABNT
BRANDANI, Carolina Braga et al. Soil organic and organomineral fractions as indicators of the effects of land management in conventional and organic sugar cane systems. Soil Research, v. 55, n. 2, p. 145-161, 2017Tradução . . Disponível em: https://www.publish.csiro.au/SR/pdf/SR15322. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Brandani, C. B., Abbruzzini, T. F., Conant, R. T., & Cerri, C. E. P. (2017). Soil organic and organomineral fractions as indicators of the effects of land management in conventional and organic sugar cane systems. Soil Research, 55( 2), 145-161. doi:10.1071/sr15322 -
NLM
Brandani CB, Abbruzzini TF, Conant RT, Cerri CEP. Soil organic and organomineral fractions as indicators of the effects of land management in conventional and organic sugar cane systems [Internet]. Soil Research. 2017 ; 55( 2): 145-161.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://www.publish.csiro.au/SR/pdf/SR15322 -
Vancouver
Brandani CB, Abbruzzini TF, Conant RT, Cerri CEP. Soil organic and organomineral fractions as indicators of the effects of land management in conventional and organic sugar cane systems [Internet]. Soil Research. 2017 ; 55( 2): 145-161.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://www.publish.csiro.au/SR/pdf/SR15322 - Soil carbon and nitrogen stocks in sugarcane systems by Bayesian conditional autoregressive model: an unbiased prediction strategy
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