Effects of Short-term Tillage of a Long-term No-Till Land on Available N and P in Two Contrasting Soil Types
Notice bibliographique
Résumé
The effects of short-term (4 years) tillage (hereafter called reverse tillage [RT]) of land previously under long-term (29 or 30 years) no-till (NT), with straw management (straw removed [SRem] and straw retained [SRet]) and N fertilizer rate (0, 50 and 100 kg N ha-1 in SRet, and 0 kg N ha-1 in SRem plots) were determined in autumn 2011 on ammonium-N, nitrate-N and extractable P in the 0-7.5, 7.5-15 and 15-20 cm soil layers at Breton (Gray Luvisol [Typic Cryoboralf] loam) and Ellerslie (Black Chernozem [Albic Argicryoll] loam), Alberta, Canada. There was no significant effect of RT and straw on ammonium-N, nitrate-N and extractable P in soil. Ammonium-N in soil increased significantly (but small) with N rate in many cases at both sites. Nitrate-N in soil increased with increasing N rate from 0 to 100 kg N ha-1 rate at Ellerslie, and up to 50 kg N ha-1 rate at Breton. Etractable P in soil decreased markedly with increasing N rate up to 100 kg N ha-1 at Breton and up to 50 kg N ha-1 at Ellerslie. In summary, increased N fertilizer rates were usually associated with decreased extractable P and increased nitrate-N in soil, but RT and straw had no effect on these nutrients in soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».