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Enregistrement W2103134875 · doi:10.5539/jas.v7n3p179

Optimal Nitrogen Management Enhanced External Chemical Nitrogen Fertilizer Recovery and Minimized Losses in Soil-Tomato System

2015· article· en· W2103134875 sur OpenAlexvenueno aff
Huimin Jiang, Jianfeng Zhang, Juncheng Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésUreaNitrogenFertilizerChemistryLeaching (pedology)Dry matterStrawAgronomyOrganic matterAnimal scienceDrip irrigationIrrigationEnvironmental scienceBiologySoil waterSoil scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess chemical nitrogen (N) fertilization is widespread in intensive greenhouse vegetable production in China and has resulted in low recovery efficiency and high losses of chemical N fertilizer. Understanding the fate of chemical N fertilizer is crucial for best management of chemical N fertilizer. Using the technique of stable isotope 15N-labeled urea, a micro-plot experiment was conducted to estimate the recovery of 15N-labeled urea in tomato, residues in soil and losses in soil-tomato system. The treatments included the conventional N management with chemical N rate (1000 kg N/ha), named FP and optimal N management with chemical N rate (500 kg N/ha), combined with maize straw and drip irrigation, named OPT. Compared with the FP, total dry matter yield increased by 6.5%–9.3% for the OPT in the autumn-winter season (AW) and winter-spring seasons (WS), respectively. There was a significantly higher recovery efficiency (20.7%) of 15N-labeled urea in the OPT compared to the FP (11.3%; P < 0.05). The amount of residual NO3--N derived from 15N-labeled urea was significantly higher in the FP than in the OPT (P < 0.05). More inorganic N derived from 15N-labeled urea was incorporated into the stable fraction of organic matter in the OPT and had a positive effect on reducing the N leaching with increased time during the season. The loss rate of N derived from 15N-labeled urea was 46.8% in the FP, 25.8% greater than in the OPT. Optimal N management improved tomato yields, enhanced chemical N recovery efficiency, while minimizing losses in the soil-tomato system. It will be practical for maintaining the sustainability of greenhouse-based intensive vegetable systems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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