Effects of Manure Management and Nitrogen Levels on Soil Organic Carbon in the Northern Guinea Savanna, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
A two years study was carried out in two locations at Institute for Agricultural Research and the Samaru College of Agriculture Farms (Lat. 11° 11’’ and Long. 7° 38’’) in the Northern Guinea Savanna zone of Nigeria. The study aimed at investigating the effects of cow dung management practices, time of application when combined with inorganic fertilizer (urea) and their direct and residual effects on organic carbon content of the soil. The treatments consisted of three cow dung management practices, four different storage times after one month ageing and two levels of nitrogen. There was a control treatment where no cow dung or nitrogen fertilizer was applied. The study was a factorial experiment with three factors, laid out in a randomized complete block design replicated three times. The manure amended treatments were generally higher than the control treatments in the two years and at both direct and residual effects. This showed that the addition of cow dung actually increased the organic carbon content of the soil. However, the highest organic carbon value for 2003 and 2004 years of direct effects, at 4 WAP were on treatments pit covered May (54.5 g kg -1 and 49.0 g kg -1 respectively), while the lowest values were observed on the control treatments (30.7 g kg -1 and 24.7 g kg -1 respectively). The management practices and the time (month) of application did not show any significant effect on the content of the soil organic matter of the 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».