Recycling Soil Nitrate Nitrogen by Amending Agricultural Lands with Oily Food Waste
Notice bibliographique
Résumé
With current agricultural practices the amounts of fertilizer N applied are frequently more than the amounts removed by the crop. Excessive N application may result in short-term accumulation of nitrate nitrogen (NO3-N) in soil, which can easily be leached from the root zone and into the ground water. A management practice suggested for conserving accumulated NO3-N is the application of oily food waste (FOG; fat + oil + greases) to agricultural soils. A two-year field study (1995-1996 and 1996-1997) was conducted at Elora Research Center (43 degrees 38' N, 80 degrees W; 346 m above mean sea level), University of Guelph, Ontario, Canada to determine the effect of FOG application in fall and spring on soil NO3-N contents and apparent N immobilization-mineralization of soil N in the 0- to 60-cm soil layer. The experiment was planned under a randomized complete block design with four replications. An unamended control and a reference treatment [winter wheat (Triticum aestivum L.) cover crop] were included in the experiment to compare the effects of fall and spring treatment of oily food waste on soil NO3-N contents and apparent N immobilization-mineralization. Oily food waste application at 10 Mg ha(-1) in the fall decreased soil NO3-N by immobilization and conserved 47 to 56 kg NO3-N ha(-1), which would otherwise be subject to leaching. Nitrogen immobilized due to FOG application in the fall was subsequently remineralized by the time of fertilizer N sidedress, whereas no net mineralization was observed in spring-amended plots at the same time.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».