Risk Assessment of Unsuitable Winter Conditions for Manure and Nutrient Application across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Practical guidelines addressing the timing of manure and nutrient application must consider the concerns of the farm operators while ensuring the protection of the environment. An approach was developed and analyzed through case studies to determine the first recommended day in the spring, and the last in the fall, for manure and nutrient application based on probability analysis. Since most manure and nutrient application guidelines recommend avoiding adverse conditions, the three criteria established to perform a risk assessment were: (i) a frost depth greater than 0.05 m; (ii) a snow accumulation of greater than 0.05 m; and (iii) a soil volumetric water content greater than or equal to that of the plastic limit for the soil. Climatic data and typical soil information for seven locations in Ontario were used to model volumetric soil water contents, frost depths, and snow accumulation from the simultaneous heat and water (SHAW) model for a 48-yr period (1954-2001). Applying the three criteria to the modeled output, the average range between the least limiting probability (0.1, or one in ten year occurrence) and the greatest limiting probability (0.001, or one in one thousand year occurrence) analyzed among the locations was 16 d in the spring as compared to 29 d in the fall. Although geographical location affected the predicted spring start and fall end recommended manure and nutrient application dates, local climate and soil hydraulic properties also played an important part in the determination of these days. Overall the prediction method developed performed reasonably well and provided insight into the environmental factors influencing manure and nutrient application timing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».