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Enregistrement W2067509717 · doi:10.4141/cjss08085

Transformations and losses of swine manure <sup>15</sup>N as affected by application timing at two contrasting sites

2010· article· en· W2067509717 sur OpenAlexvenueno aff
Susantha Jayasundara, Claudia Wagner‐Riddle, Gary W. Parkin, John D. Lauzon, Mingshou Fan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoamManureLeaching (pedology)AgronomyEnvironmental scienceSoil waterLiquid manureFertilizerNitrogenAnimal scienceChemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved understanding of the fate of manure N is necessary for developing efficient manure management plans that ensure adequate crop nutrition and minimum environmental problems. This study quantified the fate of 15N-labelled liquid swine manure applied at three different times (late-fall, spring pre-plant and side-dress) on two soil types (a well-drained fine sandy loam and an imperfectly drained silt loam). Manure N uptake by corn (Zea mays L.) was significantly lower with fall application than with two spring applications (14-18% vs. 30-38% of applied N) in both soil types. Manure application increased total N leaching (30-43 vs. 27 kg N ha-1 yr-1 in the control), especially with fall application. Manure N contributed 18-25% of the total N leached in the fine sandy loam and 8-10% of the total N leached in the silt loam. Application timing did not affect manure N leaching in the silt loam, which ranged between 3 and 5% of applied N. In the fine sandy loam, fall application resulted in significantly higher manure N leaching (15% of applied N) than with two spring applications (8-10% of applied N). Unaccounted losses, assumed to be in gaseous forms, over 6 mo following fall application were higher in the silt loam than in the fine sandy loam (29% vs. 16% of applied N). Estimated NH3 losses were low (<7% of applied N); hence, denitrification is suggested to be the main mechanism for gaseous N losses. The estimated ratio of denitrification to leaching manure N loss for fall application was about 7:1 in the silt loam and 2:1 in the sandy loam. To maximize manure N use by corn and minimize environmental N losses, spring or side-dress application of liquid swine manure is recommended, particularly in well-drained soils.Key words: Swine manure, application timing, soil type, 15N, N losses

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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