Nitrate leaching as affected by liquid swine manure and cover cropping in sandy soil of southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
To assess the risk that liquid swine manure (LSM) application posed to groundwater quality and determine how to manage excess nitrates, LSM pre-plant injected at 75% (LSMlow) and >100% (LSMhigh) of corn (Zea mays L.) N requirements was compared to inorganic fertilizer (Fert), with (RC) or without (NC) a rye (Secale cereale L.) cover crop in 2 dry years (1999, 2001) and 1 wet year (2000) on sandy soil in Ontario. Corn yields in LSM and Fert treatments were comparable each year. When drainage potential was high, solution nitrates below the root zone in Fert (14 mg L-1) > LSM (7 mg L-1) in 1999, but in LSM (39 mg L-1) > Fert (13 mg L-1) in 2000. Occasionally in 2001, solution nitrates in LSMhigh > LSMlow and/or Fert plots, but drainage potential was low. Earlier N application in LSM (pre-plant) than Fert (77% of N sidedressed) plots in relation to rain events may have increased solution nitrates in LSM plots in 2000. Rye cover reduced solution nitrates from 8.8 mg L-1 (NC) to 4.3 mg L-1 (RC, average of all dates), regardless of nutrient source. In-season risk of NO3 leaching can be reduced by split application of N between pre-plant and sidedress, while overseeding cereal rye into standing corn minimizes leaching post-harvest (fall and spring). Key words: Zea mays, Secale cereale, pre-sidedress nitrate test, swine manure, nitrate leaching
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».