Cropping, soil type and manure application effects on phosphorus export and bioavailability
Notice bibliographique
Résumé
A simulated rainfall study was conducted on an array of 36 runoff plots (6 m2 each) deployed on three benchmark soil series of the Missisquoi region in southwestern Québec. The split-plot experimental design tested the effects and interactions of pig slurry treatment as main plots (check vs. 59 kg P ha-1) and cropping (tilled vs. hay) as subplots, on runoff volume and concentrations in total suspended sediment (TSS), tot al phosphorus (TP), dissolved reactive soluble P (DRP), particulate P (PP) and bioavailable P (BioP). TP concentration in runoff ranged from a low of 1.17 mg L-1 average on non-amended Bedford hay, to a peak concentration average of 9.55 mg L-1 on manured and tilled Saint-Sébastien plots. Variance analysis indicated significant contributions of treatments in explaining TP concentration in runoff as follows: Soil type effect > Cropping effect > Soil × Cropping interaction > Manure effect. Erosion and sediment transport processes were identified as prime vectors of TP export . Manure effect alone accounted for 35% of overall DRP variability, while soil type alone accounted for 70% of variability in particulate P bioavaibility (BioP/PP). Among practical implications of this study is the importance of assessing PP bioavaibility to adequately predict the adverse impact of runoff on aquatic ecosystems. The high level of interaction among cropping and manure treatment and the site- specific influence of soil physical and chemical properties also calls for a holistic approach to nonpoint P risk assessment and management, that focusses on timely manure P management, control of soil P build-up and agricultural practices minimizing surface runoff. Key words: Phosphorus, P-index, rainfall simulation, runoff, erosion, bioavailability, sediment
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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 | 0,001 |
| 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 ».