Factors Contributing to Changes in Plant Available Nitrogen across a Variable Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The maximum benefits that may be obtained from site‐specific N management will not be realized until we improve our understanding of the spatial variability in plant available nitrogen (PAN) under different soil and crop management practices across the landscape. The objectives of this study were to quantify the influence of soil factors on the spatial and temporal variability of N availability to corn ( Zea mays L.) grown under different tillage and legume cover crop conditions. Three management treatments were established on a variable landscape in southern Ontario in 1999, 2000, and 2001: barley ( Hordeum vulgare L.) followed by corn under no‐tillage, barley followed by corn under spring plowing and secondary tillage, and barley underseeded with red clover ( Trifolium pratense L.) that was plowed down the next spring and followed by corn. The PAN contents were measured through the growing seasons and related to soil properties, management, and their interactions using regression analysis. The spatial patterns of PAN were temporally stable, suggesting a temporal consistency in the spatial patterns of factors influencing PAN. The variation in soil temperature among landscape positions was very small, often only 1 to 2°C, and its contribution to the spatial variation in PAN was considered negligible. Soil water made only a small contribution to the variability in PAN because the seasonal average water‐filled pore space (SAWFPS) exhibited little variation across the landscape and often fell within the nonlimiting water range (NLWR) for N mineralization. Most of the variation in PAN within a season in this landscape was accounted for by variation in organic carbon (OC) content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».