INTEGRATION OF LIQUID MANURE INTO CONSERVATION TILLAGE CORN SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Intensive cultivation and chemical fertilizer application resulting from traditional management practices insouthwestern Ontario, Canada, require high energy input and cause soil loss. Four field experiments were conducted overthree years in four mixed farms under notillage and minimum tillage corn (Zea mays L.) systems. The effects of fertilizersource and manure application timing, rate, and method on soil nutrient concentrations, corn grain yields, and groundwaternitrate concentrations were investigated. Three experiments included three basic treatments of fertilizer source: inorganic(chemical) fertilizer, liquid manure, and a combination of inorganic fertilizer and liquid manure. The other experimentincluded five treatments: preplant manure with and without incorporation by an aeration implement, sidedress manure withand without incorporation by a disc implement, and sidedress inorganic fertilizer. Soil samples (0300 or 0600 mm depth) for analysis of soil nitratenitrogen (NO3N), phosphorus (P), and potassium(K) concentrations were taken periodically each year, including soil residual NO3N concentrations measured in the fall afterharvest. Weed biomass and corn grain yields were also measured. In general, higher NO3N concentrations were observedin those plots where nitrogen sources had been applied shortly before soil sampling. Trends of residual NO3N concentrationsvaried among experiments, and results were inconclusive. Twofold higher P concentrations were observed in the manuredplots than in the inorganically fertilized plots as a result of higher P2O5 inputs from swine manure. Farmers who apply liquidmanure to their notillage cornfields should be prepared for the possibility of additional weed pressure, especially usingpreplant manure application or sidedressing manure without a starter fertilizer. A 6% increased or comparative corn grainyield was achieved using liquid manure as a fertilizer source when weeds were not a problem. Considering the reduced riskof P runoff and the increased yield potential, the combined treatments, including preplant manure with sidedress inorganicfertilizer and starter fertilizer with sidedress manure, are recommended.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».