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Enregistrement W2037854380 · doi:10.4141/cjss06041

Tillage effects on N<sub>2</sub>O emission from soils under corn and soybeans in Eastern Canada

2008· article· en· W2037854380 sur OpenAlexvenueaboutno aff
E. G. Gregorich, Philippe Rochette, P. St-Georges, Ulrica McKim, Chi-On Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageSoil waterAgronomyNitrous oxideFertilizerEnvironmental scienceConventional tillageNitrogenNitrificationChemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ways in which agricultural soils are managed influence the production and emission of nitrous oxide (N2O). A field study was undertaken in 2003, 2004, and 2005 to quantify and evaluate N2O emission from tilled and no-till soils under corn (Zea maysL.) and soybeans (Glycine max L. Merr) in Ontario. Overall, N2O emission was lowest in 2003, the driest and coolest of the 3 yr. In 2004, the significantly larger annual N2O emission from no-till soils and soils under corn was attributed to an episode of very high N2O emission following the application of fertilizer during a period of wet weather. That the N loss by N2O emission occurred only in no-till soils and was large and long-lasting (~4 wk) confirms the strong effect that management has in reducing fertilizer N losses. In 2005, tilled soils had significantly larger N2O emission than no-till soils, most of which was emitted before the end of June. Because the tilled soils were better aerated , nitrification was likely the primary process contributing to the larger emission. Relatively low N2O emission from soybeans suggests biological N fixation does not appear to contribute substantially to the annual N2O emission. Further study of methods to reduce N2O emission in agricultural systems should focus on improving N use efficiency within a particular tillage system rather than looking to differences between tillage systems. Key words: Tillage, corn, soybeans, nitrogen, nitrous oxide, biogenic gas emission, nitrification, denitrification, fertilization

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations75
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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