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Enregistrement W1481286108 · doi:10.5539/sar.v4n3p60

Water Quality in Organic Systems

2015· article· en· W1481286108 sur OpenAlexvenueno aff
Cynthia A. Cambardella, Kathleen Delate, Dan B. Jaynes

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceCooperative State Research, Education, and Extension ServiceIowa State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEnvironmental scienceDrainageSubsurface flowWater qualityLeaching (pedology)Soil waterNutrientPastureAgronomyWater useHydrology (agriculture)GroundwaterSoil scienceGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Non-point source contamination is a major water quality concern in the upper Midwestern USA, where plant nutrients, especially NO<sub>3</sub>-N, are susceptible to leaching due to extensive subsurface draining of the highly productive, but poorly drained, soils found in this region. Environmental impacts associated with intensive mineral fertilization in conventional production have encouraged producers to investigate organic methods. The USDA-ARS Organic Water Quality (OWQ) experiment, established in 2011, compares organic (C-S-O/A-A) and conventional (C-S) crop rotations and an organic pasture (bromegrass, fescue, alfalfa, white clover) system. Thirty fully-instrumented, subsurface-drained plots (30.5 m × 30.5 m) laid out in a randomized block design with 5 field replications, isolate subsurface drainage from each plot and permit comparison of treatment effects on subsurface drainage water flow and nutrient concentrations. Objectives for this study were to quantify growing season subsurface drainage water flow, NO<sub>3</sub>-N concentrations, and NO<sub>3</sub>-N loads for conventional and organic grain cropping systems from 2012-2014. Temporal patterns of subsurface drainage water flux were similar for all cropping systems for all years, except for the pasture system in 2012 and subsurface drainage water N concentrations were highest in the conventional C-S system except for the early spring 2012. Subsurface drainage water N loading loss for the entire 3-year period from the conventional C-S system (79.2 kgN ha<sup>-1</sup>) was nearly twice as much as the N loss from the organic C-S-O/A-A system (39.9 kgN ha<sup>-1</sup>); the pasture system (16.5 kgN ha<sup>-1</sup>) lost the least amount of N over the 3 years. Results of this study suggest that organic farming practices, such as the application of composted animal manure and the use of forage legumes and green manures within extended cropping rotations, can improve water quality in Midwestern subsurface-drained landscapes.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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