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Enregistrement W2064302503 · doi:10.1155/2010/132080

Fresh and Composted Paper Sludges Sustain Soil Productivity

2010· article· en· W2064302503 sur OpenAlexaff
Adrien N’Dayegamiye, Anne Drapeau, Cargèle Nduwamungu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agronomy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en Agroenvironnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageFertilizerAgronomyHordeum vulgareCropAnimal scienceChemistryEnvironmental scienceMathematicsPoaceaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this 5-yr study, application frequency of fresh (FDS) and composted (CDS) paper sludges was evaluated on soil properties and silage corn ( Zea mays L.) and barley ( Hordeum vulgare L.) yields and N uptake by comparing one application (2000) with repeated applications (2000, 2001, 2002). Treatments consisted of a control with neither amendment nor N fertilizer, a recommended N rate for corn (160 kg N ha −1 ) and barley (90 kg N ha −1 ), and FDS and CDS at a rate of 40 Mg ha −1 on wet basis with or without reduced N fertilizer (120 kg N ha −1 ) on corn. Compared to the control, the FDS or CDS applications significantly increased the proportions of soil larger macroaggregates (>2 mm) and the mean-weight diameter (MWD) of aggregates, regardless their application frequency. Single or three yrs additions of FDS or CDS produced, on average, an increase of 25 to 31% of the soil C and N contents compared to the control and the recommended N fertilizer treatment (160 kg N ha −1 ). In the first year of their application, the FDS or CDS with or without supplemental N fertilizer (120 kg N ha −1 ) reduced silage corn and N uptake, compared to the control probably due to N immobilization. However, silage corn yields were increased in the following years with one application or with repeated application of FDS or CDS. Results show that benefits on soil properties and crop yields of single application of FDS and CDS were similar to those of the triple applications and were still noticeable a few years following the last application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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