Subsurface Nitrate–N Leaching Loss as Affected by Drainage Size and Depth in a Shallow Slowly–Permeable Soil
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface drainage discharge nitrate–N (NO3–N) losses were evaluated under corn during a three year period under three replicated drainage systems: i) 100 mm diameter drainage tile at 80 cm depth; ii) 50 mm diameter drainage tile at 80 cm depth and iii) 50 mm diameter drainage tile at 50 cm depth. Each drainage system had 12 m spacings between laterals. The field under investigation possessed shallow, imperfectly–to–poorly drained soils. Throughout the investigation average NO3–N concentrations in the drainage outflow were similar for all three systems ranging from 9.6–11.4 mg L−1. Total drainage discharge was significantly lower for the shallow (50 cm) system compared to the two deeper (80 cm) systems. Therefore, significant differences in total NO3–N loss between the shallow (50 cm) and deep (80 cm) systems were observed with shallow systems providing reduced NO3–N losses. Corn yields were significantly lower in the shallow (50 cm) drainage treatment in only one year. Shallow drainage may have many economical and environmental benefits and require further research to evaluate its potential under various soil types.
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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 | 0,001 |
| 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 ».