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Enregistrement W2085879887 · doi:10.4141/cjss08060

Effect of growing season rainfall and tillage on the uptake and recovery of <sup>15</sup>N-labelled urea fertilizer by spring wheat in a semi-arid environment

2009· article· en· W2085879887 sur OpenAlexvenueaboutno aff
S. S. Malhi, Y. K. Soon, S.A. Brandt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerAgronomyChernozemGrowing seasonTillageMineralization (soil science)AridConventional tillageUreaNitrogenAnimal scienceEnvironmental scienceSoil waterChemistryBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing season rainfall affects fertilizer N recovery, particularly in semi-arid environments. However, the influence of rainfall distribution during the growing season is not well-understood. We conducted a 7-yr study (from 1997 to 2006) to assess this effect, and that of no-till (NT) vs. conventional tillage (CT), on fertilizer N recovery by spring wheat (Triticum aestivum L.) fertilized with 15N-labelled urea at 40 kg N ha–1 and grown on stubble on a Dark Brown Chernozem soil in Saskatchewan, Canada. Two of the seven experimental years had growing season rainfall close to normal, one was above normal and four were below normal. Tillage treatment did not affect 15N recovery by wheat; however, 15N recovery in the top 15 cm of soil averaged 47% under NT vs. 39% under CT (P = 0.02). Total N and 15N uptakes were most affected by "year" due to variation in growing season rainfall distribution. Excluding an ultra-low value of 3.8% (or 1.5 kg N ha–1) in 2002, due to extreme drought, 15N recovery by wheat averaged 47.5% (range 30–57%), and percent N derived from fertilizer was 12–20%. Rainfall in May correlated significantly with 15N and total N uptake (r = 0.605 and 0.699, respectively). The recovery of 15N in wheat head correlated negatively with June rainfall (r = –0.624), probably because more moisture increased soil N mineralization, which diluted the 15N pool. During grain filling, soil N uptake was 12–30 kg ha–1, compared with negligible amounts (< 7%) of 15N; however, about 15 kg ha–1 of 15N were remobilized vs. 34–74 kg ha–1 of soil N. It is concluded that, in this semi-arid region, fertilizer N uptake is influenced more by rainfall in May than other months of the growth period.Key words: 15N-labelled urea, fertilizer N recovery, N uptake, rainfall, remobilized N, tillage

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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 savante0,0000,000
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 GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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