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Enregistrement W2298085907 · doi:10.1139/cjss-2015-0086

Physical properties of an Orthic Black Chernozem after 5 years of liquid and solid pig manure application to annual and perennial crops

2016· article· en· W2298085907 sur OpenAlexafffundvenueabout
Theresa Adesanya, O. O. Akinremi, Francis Zvomuya

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTopsoilManureBulk densityPermanent wilting pointChernozemEnvironmental scienceSoil waterAgronomyLoamField capacityPerennial plantHydraulic conductivitySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pig (Sus scrofa) manure is added to the soil to supply nutrients and improve soil properties. To our knowledge, no direct comparison has been made on the effect of liquid pig manure (LPM) and solid pig manure (SPM) on the physical properties of a prairie soil. This study was established in 2009 at the University of Manitoba’s Ian Morrison Research Station in Carman, Manitoba. The treatment design was a split-plot structure with cropping system as the main plot and manure treatments as subplots. Five years after the study was initiated, soil samples were collected from the 0–10 cm and 10–20 cm depth intervals for determination of bulk density, saturated hydraulic conductivity (Ksat), and water retention at field capacity and permanent wilting point (PWP). For wet aggregate stability, samples were collected from the 0–5 cm layer. Land application of SPM significantly decreased bulk density by 14%, significantly increased Ksat by 110% in the 0–10 cm layer, and resulted in a 30% increase in wet aggregate stability (P < 0.05). In perennial plots, SPM increased water retention at field capacity, PWP, and available water in the 0–10 cm compared with annual plots. This was not the case for LPM-amended soils. We conclude that SPM has the potential as an organic amendment to improve the physical properties of the topsoil.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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