Optimizing soil and plant responses to land-applied manure nutrients in the Great Plains of North America
Notice bibliographique
Résumé
Animal manures are recognized as valuable sources of plant nutrients in cropping systems and also play a role in soil improvement through the input of organic matter. Using recent research examples from Saskatchewan and Colorado, this paper covers beneficial management practices for effective recycling of manure nutrients applicable to the Great Plains region of North America. Challenges in using animal manures as fertilizers include low nutrient content per unit weight, variability and availability of nutrient content, and a balance of available nutrients that often does not meet the relative nutrient requirements of the crop. Examples of imbalances that may arise requiring special management considerations include low available N content relative to available P for many solid manures, and low available S relative to N for some liquid manures. Application decisions are best supported by manure and soil analyses, with nutrient balance issues addressed by rate adjustments and the addition of supplemental commercial fertilizer to avoid deficiency or loading of specific nutrients. Placement of manure into the soil by injection or incorporation is desirable in that nutrient losses by volatilization and runoff are reduced and crop recovery is increased. Balancing the rate of nutrient application with crop requirement and removal over time is key to avoiding nutrient loading on soils receiving repeated applications of manure. Key words: Manure management, nutrient cycling, beneficial management practices, Great Plains
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».