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Enregistrement W2088757761 · doi:10.2134/jeq2004.0299

Field‐Scale Application of Oily Food Waste and Nitrogen Fertilizer Requirements of Corn at Different Landscape Positions

2005· article· en· W2088757761 sur OpenAlexaff
M. T. Rashid, R. P. Voroney

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerLoamEnvironmental scienceAgronomyNitrogenSoil waterSoil scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oily food waste (FOG; fat + oil + greases) containing high concentrations of fat, oil and grease is produced by the food service, production, and processing industries. It has a high C to N ratio (90:1) and can recycle soil available N through immobilization and remineralization during its decomposition. Experiments were conducted at a farm (Hillsburg fine sandy loam; Typic Hapludalf) having rolling topography (5 and 9% slope) during 1995 and 1996. Objectives of this study were to (i) examine the variability of available N and corn (Zea mays L.) grain yield at different landscape positions of FOG-amended fields and (ii) determine whether N fertilizer management could be improved by considering the spatial variability of soil NO(3)-N at different landscape positions in FOG-amended fields. A spatial and temporal variability in soil NO(3)-N was observed during both years. Corn grain yields at all N fertilizer application rates were affected by slope position and followed the pattern: lower > upper > or = middle. Nitrogen fertilizer requirements for corn production in conjunction with FOG management were also affected by slope position. Essentially no additional fertilizer N was required for corn production at the lower landscape position. It was estimated that site-specific fertilizer N management on FOG-amended fields could result in an average savings of 51 and 63 kg N ha(-1) (with a potential economical savings of US 42 dollars and US 52 dollars ha(-1)) during 1995 and 1996, respectively.

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 enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,140

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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