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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 N2O 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 NO3−-N concentration for the 0- to 15-cm depth. However, there was no significant effect of N fertility treatment on cumulative N2O emissions, and nitrate intensity explained a small proportion of the variation in cumulative N2O emissions. This study provides evidence that improved fertilizer N management may not result in reduced N2O 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 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 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

Citations63
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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