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Enregistrement W2055821371 · doi:10.4141/s04-028

Effect of repeated manure application on potassium, calcium and magnesium in soil and cereal crops in Saskatchewan

2005· article· en· W2055821371 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Pei‐Yuan Qian, J.J. Schoenau, T. King, Mitchell Thomas Japp

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureAgronomySoil waterStrawPotassiumChemistryAnimal scienceMagnesiumUreaEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing use of animal manures in Saskatchewan requires information on the effect of manure addition on the availability of soil K, Ca and Mg and their concentrations in plant tissue. To address these issues, we examined the effects of repeated application of liquid swine and solid cattle manure at low and high rates on extractable K, Ca and Mg in soils from three different long-term field trials in Saskatchewan, and on plant K, Ca and Mg concentrations in cereal straw grown on the soils. After 5 to 7 yr of manure application, extractable potassium in the soils was significantly increased, while extractable Ca and Mg tended to remain similar, or was decreased with swine manure addition. In the cereal straw, concentrations of K, Ca, and Mg were all increased by repeated swine manure application, such that there was no significant increase in the K/(Ca + Mg) ratio. However, the K/(Ca + Mg) ratio in the cereal straw grown on soil amended with the high rate of cattle manure was increased. These findings suggest that increased risk of tetany potential from manure application would mainly be associated with excessive application rates of cattle manure in these soils, but should be monitored in feeds grown on all manured soils.Key words:Soil extractable K, Ca, Mg and Na; cereal K, Ca and Mg concentrations, K/(Ca + Mg) ratio, tetany potential, urea, swine manure, cattle manure

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 enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,983

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations20
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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