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Enregistrement W1998825457 · doi:10.4141/s02-045

Effect of rate, frequency and incorporation of feedlot cattle manure on soil nitrogen availability, crop performance and nitrogen use efficiency in east-central Saskatchewan

2004· article· en· W1998825457 sur OpenAlexafffundvenueabout
S.P. Mooleki, J.J. Schoenau, J. Charles, Guosong Wen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésFeedlotAgronomyManureLoamCanolaHordeum vulgareEnvironmental scienceCropNitrogenFertilizerBeef cattleAnimal scienceBiologySoil waterPoaceaeChemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was initiated in 1996 in the Black Soil zone in east-central Saskatchewan to examine soil and crop response to application of feedlot cattle manure at different application rates, frequencies and incorporation timing in a sandy loam and loam soil. Three rates of feedlot cattle manure (approx. 100, 200 and 400 kg total N ha-1) were applied annually and under reduced frequency application regimes. Canola (Brassica napus, L.), spring wheat (Triticum aestivum, L.), hulless barley (Hordeum vulgare, L.) and canola were seeded in spring of 1997, 1998, 1999 and 2000, respectively. Pre-seeding available N (0–60 cm) increased with application rates. Annual application resulted in a linear increase in grain yield with application rates but had no effect on grain N concentration. Cumulative N use efficiency was low (7–10%) with no significant difference among treatments. Single application showed significant residual fertility benefit in the second year but not in the third year except at the high rate. Incorporation timing of feedlot cattle manure had no impact on soil or crop performance. Low availability of N in feedlot cattle manure over the short-term suggests the need for high application rates or addition of supplemental N fertilizer in order to meet crop N requirements. Key words: Feedlot cattle manure, N availability, manure management, N use efficiency

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,916

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations73
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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