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Enregistrement W2119429774 · doi:10.4141/s00-022

Mixed papermill residues affect yield, nutritive value and nutrient use of a grass-alfalfa sward

2001· article· en· W2119429774 sur OpenAlexvenueno aff
M A Arafoui, R. R. Simard, G. Bélanger, M. R. Laverdière, R. Chabot

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageLoamAgronomyMedicago sativaNeutral Detergent FiberChemistryNutrientAnimal scienceBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed papermill residues (MPR) can improve soil quality, but their impact on forage yield and quality is not well documented. Three MPRwere applied to mixed grass-alfalfa (Medicago sativa L.) sward in 1997 and 1998 at near 100, 200 and 400 kg N ha -1 and were compared to calcic ammonium nitrate (CAN) at 0, 50, 100 and 200 kg N ha -1 on a Bedford clay loam (Humic Gleysol). The MPR and CAN induced a significant linear increase in forage DM yield and relative yield (RY). The sward response to MPR addition in 1997 was related to the MPR C:NH 4 + ratio. MPR and CAN increased the forage NDF concentration in 1998, but there was no effect in 1997. Nitrogen concentration in forage tissues was increased by MPR and CANinputs in 1997, but was decreased in 1998. In all treatments, NO 3 − tended to accumulate in forage tissues when the N nutrition index (INN) exceeded the optimum level. Forage nutritive value from the MPR was comparable to CAN.The results of this study suggest that MPR can be an efficient N source for grass-alfalfa swards on fine-textured soils. Key words: Acid detergent fiber, forage, grass, Medicago sativa L., mineral fertilizer, neutral detergent fiber, papermill residues

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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