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Enregistrement W1965997054 · doi:10.4141/cjss07009

Influence of biosolids on phosphorus sorption characteristics of a Vertisol in comparison with manures and fertilizer

2007· article· en· W1965997054 sur OpenAlexafffundvenueabout
Babasola Ajiboye, O. O. Akinremi, G. J. Racz, Donald N. Flaten

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésBiosolidsSorptionVertisolManureFertilizerChemistrySoil waterSaturation (graph theory)Environmental chemistryAnimal sciencePhosphorusAgronomyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringAdsorptionSoil scienceMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulation of manure application in Manitoba has raised the question of whether or not biosolids application should be regulated in the same way. This study examined the effects of biosolids (BIO) applications on P sorption characteristics of a Vertisol in comparison with dairy cattle (DAIRY) and hog (HOG) manures, and monoammonium phosphate (MAP) fertilizer using the classical sorption isotherm and single point sorption index. Pertinent chemical properties and degree of P saturation (DPS) were also determined. The sorption maximum (Smax) in the control was reduced from 655 mg kg-1, to a range of 536–655 mg kg-1 with BIO, 559–650 mg kg-1 with MAP, 402–568 mg kg-1 with DAIRY, and 350–587 mg kg-1 with HOG depending upon the rate of P added. The lower DPS in the soil amended with BIO suggests a lower risk of P loss with biosolids compared with manures. The higher P sorption capacity of biosolids-amended soils compared with soils amended with manures suggest that Ca added with BIO increased the number of P sorption sites by a similar proportion to the amount of P added. Key words: Biosolids, P sorption isotherm, degree of P saturation, labile P, non-labile 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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