Manure management and nutrient loss under winter conditions: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Excessive losses of nitrogen (N) and phosphorus (P) from agricultural fields have detrimental impacts on environmental quality. Nutrient management guidelines, such as the P Index, are designed to minimize the risk of nutrient loss with minimal disruption to the whole farm operation. Restricting winter spreading of manure, which is common to most management guidelines developed for cold climates, is a contentious issue in the northern-tier states of the United States and almost all provinces of Canada. Producers have strong opinions with regard to the merits of winter spreading and arguments against the alternative practice of manure storage. The purpose of this paper is to review the results of scientific studies relevant to the issue of winter spreading of manure, and identify needs for additional research in this area. Collectively, these studies illustrate the complexity of N and P dynamics in response to a wide spectrum of winter conditions. They do shed some light on the potential for nutrient loss following manure application during winter with respect to cropping system effects on runoff, manure mulching effects, manure properties, and differences due to manure placement relative to a snow pack and timing of application. However, process-level understanding of nutrient loss following manure application during winter is still lacking, and critical variables that control hydrologic and transport processes under winter conditions are not fully identified or understood. Extensive watershed-scale observations in combination with plot and field scale experiments that focus on specific processes should yield sufficient knowledge and data to develop empirical models, a useful first step in developing more detailed understanding of nutrient losses associated with manure spreading under winter conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».