Yield and Nutrient Export of Grain Corn Fertilized with Raw and Treated Liquid Swine Manure
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of liquid swine manure (LSM) is an option to improve nutrient management. Mineral fertilizer, raw LSM, and LSM treated by anaerobic digestion, flocculation, filtration, or natural decantation were sidedressed (100 kg N ha−1) to grain corn (Zea mays L.) on a clay and a loam soil. Over 3 yr, corn grain yield (6 to 11 Mg ha−1), N export (83 to 176 kg ha−1), and P export (19 to 40 kg ha−1) were similar among LSM types and between LSMs and mineral fertilizer. This was attributed to the immediate incorporation of LSM to minimize N volatilization. Treated LSMs reduced P input to soil by 3 to 24 kg ha−1, compared with raw LSM. This reduced corn P export by 2 to 4 kg ha−1 on the clay soil, but had no effect on the loam soil. Soil NO3 content after harvest was higher with the mineral fertilizer (19–31 kg NO3–N ha−1) than with LSMs (13–20 kg NO3–N ha−1) in the clay soil, but was similar for all treatments in the loam soil. We conclude that when sidedressed to corn and immediately incorporated, raw and treated LSMs have a fertilizer value similar to the mineral fertilizer. Moreover, the risk of postharvest NO3 accumulation with the raw and treated LSMs was similar to mineral fertilizer on the loam and lower on the clay.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».