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Enregistrement W2050414188 · doi:10.4141/cjss06010

Effect of fertilizer nitrogen management on N<sub>2</sub>O emissions in commercial corn fields

2008· article· en· W2050414188 sur OpenAlexafffundvenue
Bernie J. Zebarth, P. Rochette, David L. Burton, Morgan N. Price

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensGovernment of New BrunswickNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésFertilizerAgronomyNitrateDenitrificationNitrogenAerationEnvironmental scienceAnimal scienceField experimentSoil fertilityChemistrySoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effect of rate and time of fertilizer N application to corn on N 2 O emissions in 2 yr on commercial corn fields. All treatments received starter fertilizer at 45 and 59 kg N ha -1 in 2004 and 2005, respectively, similar to grower practice. Treatments included a control, with no additional fertilizer N application, 75 or 150 kg N ha -1 banded at sidedress or 150 kg N ha -1 broadcast at emergence. There was no significant effect of N fertility treatment on corn grain or silage yield, indicating that all N applications were at or in excess of crop N requirement. Delay of fertilizer application to sidedress and reduced fertil izer N application were effective in reducing nitrate intensity, an index of soil nitrate availability calculated as the summation of daily soil NO 3 − -N concentration for the 0- to 15-cm depth. However, there was no significant effect of N fertility treatment on cumulative N 2 O emissions, and nitrate intensity explained a small proportion of the variation in cumulative N 2 O emissions. This study provides evidence that improved fertilizer N management may not result in reduced N 2 O emissions under some conditions. Key words: Zea mays, nitrate, denitrification, carbon availability, soil aeration

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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