Long‐Term Effects of Semisolid Beef Manure Application to Forage Grass on Soil Mineralizable Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Livestock manure is an important source of N for forage grass production. The long‐term effects of semisolid beef manure application to forage grass on potentially mineralizable N ( N 0 ), mineralizable N pools, and field estimates of soil N supply were evaluated in dike‐land (heavy textured, poorly drained) and upland (medium‐textured) soils in Nova Scotia, Canada. Treatments included an unfertilized control, annual spring application of 100 kg N ha −1 mineral fertilizer or annual applications of 75, 150, or 300 kg total Kjeldhal N ha −1 as manure (M75, M150, and M300, respectively) from 1995 to 2004. Soil samples collected in fall 2004 were used to estimate N 0 using a 44‐wk aerobic incubation at 25°C. The N 0 values were 62 and 49% higher in the M300 treatment (324 and 480 kg N ha −l ) than the other manure treatments (199 and 323 kg N ha −1 ) for the upland and dike‐land soils, respectively. The mineralization rate coefficient ranged from 0.045 to 0.082 wk −1 Manure application increased the readily mineralizable N pool (Pool I); higher rates of application resulted in higher values in both soils. The intermediate and stable mineralizable N pools were increased only by the M300 treatment in the upland soil but not in the dike‐land soil. Long‐term manure application of the M300 treatment resulted in high N 0 with no yield benefits, which can increase the risk of N losses to the environment in both soils, whereas Pool I was responsive to all manure application rates.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».