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Enregistrement W2061771762 · doi:10.5539/jas.v5n9p102

Effects of Fertilizers and Mushroom Residues on Soil N2O Emission Under Rice-Wheat Rotation in Chengdu Plain

2013· article· en· W2061771762 sur OpenAlexvenueno aff
Xuesong Gao, Xiaolin Huang, Liangji Deng, Shirong Zhang, Zhou Jing, Min Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMushroomStrawNitrous oxideAgronomyFertilizerCrop residueEnvironmental scienceGreenhouse gasNitrogenResidue (chemistry)ChemistryAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrous oxide (N2O) is a greenhouse gas, and agricultural landscapes are major sources of atmospheric N2O. In this study, different types and levels of fertilization were applied to rice and wheat plants, including full crop straw, pure synthetic fertilizer and spent agro-residues from mushroom cultivation. N2O flux measurements were performed once a week using gas static chromatography-chamber between 2008 and 2009. In order to find out the effect of MR application on N2O emission, soil samples, environment-monitoring factors including soil moisture and temperature and biomass were also determined. Soil nitrate and ammonia were measured in soil extracts. The results showed that the total N2O emission decreased to 19,066 kg ha-1 in the rice stage and 45,312 kg ha-1 in the wheat stage under the mushroom residue (MR) application. This observation indicated that MR application (22,656.40 kg for rice and 9,533.33 kg for wheat) induced a decrease of N2O emission by 62.52% and 67.55% as compared with fertilizer and straw application, which are 6328.77±740.81b g ha-1, 7310.60±279.73b g ha-1 respectively. Therefore, MR application could be one of the most effective ways to reduce soil N2O emissions.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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