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Enregistrement W1964168964 · doi:10.1016/j.energy.2012.10.064

Changes in mouldboard plough draught and tractor fuel consumption on continuous corn after 18 years of organic and inorganic N amendments

2013· article· en· W1964168964 sur OpenAlexaff
Aizhen Liang, Neil B. McLaughlin, B. L., E. G. Gregorich, Malcolm J. Morrison, Stephen Burtt, B.S. Patterson, L. Evenson

Notice bibliographique

RevueEnergy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPloughAmendmentTillageManureFertilizerAgronomySoil conditionerEnvironmental scienceSoil carbonTractorSoil waterSoil scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well documented that organic N amendments helps to increase soil organic carbon and improve other soil properties, and some reports also show an accompanying reduction in energy for tillage for short term application of organic N amendments. The influence of soil inorganic and organic N amendments on soil organic carbon is complex and long-term effects on energy for tillage are unknown. A field experiment was conducted where inorganic and organic soil N amendments consisting of none, inorganic fertilizer at 100 and 200 kg ha −1 N, and stockpiled manure (SM) and rotted manure (RM) each at 50 and 100 Mg ha −1 (wet weight) were applied annually to continuous corn for 18 years. Mouldboard plough draught and tractor fuel consumption measurements were made during annual fall tillage in selected years. The organic amendments significantly reduced both mouldboard plough draught and tractor fuel consumption compared to inorganic N fertilizer or no amendment with the rotted manure showing larger reduction than stockpiled manure at the same rate, and higher manure rates showing greater difference than lower manure rates. There was a general trend for an increase in the difference with time. After 18 years, plough draught and tractor fuel consumption for the 100 Mg ha −1 RM treatment were 41 and 22 percent respectively less than the no amendment treatment. Decaying exponential models predict that about 80–94% of the maximum change in draught has occurred after 18 years of annual N amendment application.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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