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Enregistrement W1987738506 · doi:10.2134/jeq2000.00472425002900060035x

Coal Fly Ash as a Soil Conditioner for Field Crops in Southern Ontario

2000· article· en· W1987738506 sur OpenAlexafffundabout
John A. Cline, M. Bijl, A. Torrenueva

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoal and Its By-products
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésLimeLoamFly ashSoil waterAgronomyNutrientEnvironmental scienceSoil pHSoil conditionerGreenhouseMoistureChemistryBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sixty‐eight percent of the 957 000 Mg of fly ash (FA) from coal‐fired generating stations in Ontario was landfilled in 1998. Current restrictions by government regulators prevent its use for agricultural purposes. Greenhouse and field experiments were therefore initiated to assess the effects of FA on plant growth. The objective of the greenhouse study was to evaluate various rates of FA (0–80 Mg ha −1 equivalent) on soil pH, soil and plant nutrient levels, and plant growth using representative acidic clay and sandy soils from Southern Ontario. After 90 d of soil incubation, the highest rates of FA increased soil pH, but had no significant effect on hot‐water extractable B. Dry weights of plants grown in the same soil types were unaffected by FA rates. In a 3‐yr field study, FA was applied to acidic clay and sandy loam soils at rates ranging from 0 to 50 Mg ha −1 (dry wt. basis). Lime control treatments were also included. In Year 1, corn ( Zea mays L.) plant emergence, grain yield, percent moisture, and harvest index were not significantly influenced by FA applications. However, soybean [ Glycine max (L.) Merr.] yields treated with 50 Mg ha −1 FA increased by as much as 35 and 31% in comparison with untreated and lime control treatments, respectively. Selenium and boron, while presently the rate‐limiting elements for maximum permissible loading rates of FA for soil amendments in the province, did not accumulate in plants in quantities that would be of concern for plant health or animal and human consumption.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,974

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)0,0340,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations19
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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