MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075813582 · doi:10.5539/jas.v1n1p3

Utility of Dried Distillers Grain as a Fertilizer Source for Corn

2009· article· en· W2075813582 sur OpenAlexvenueno aff
Kelly A. Nelson, Peter P. Motavalli, Randall L. Smoot

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistillers grainsFertilizerEnvironmental scienceAgronomyAgricultural engineeringGrain dryingFood scienceChemistryBiotechnologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased ethanol production may result in excessive dried distillers grains (DDGs) that could be utilized as a fertilizersource for corn (Zea mays L.). Research was conducted to evaluate the effects of 1) DDG rates on weed suppression,changes in soil properties, and differences in grain yield and quality and 2) DDGs, polymer-coated urea (PCU), andanhydrous ammonia (AA) fertilizer sources on grain yield and quality. DDGs had a total N-P-K composition of38.2-6.9-11.5 g kg-1, respectively. There was no corn injury, common cocklebur or jimsonweed control with DDG ratesup to 3600 kg ha-1. Corn grain yield increased 1.41 and 1.56 kg ha-1 for every kg ha-1 of DDGs applied in medium andhigh yield environments, respectively. Grain yield was ranked non-treated control < DDGs < AA = PCU whenfertilizers were applied at N equivalent rate of 140 kg ha-1 in medium and high yield environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetCrop Yield and Soil FertilityTravaux en français237 207