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Enregistrement W2302809369 · doi:10.1139/cjss-2015-0016

Nongrowing season soil surface nitrate and phosphate dynamics in a corn–soybean rotation in eastern Canada: in situ evaluation using anionic exchange membranes

2016· article· en· W2302809369 sur OpenAlexaffvenueabout
Yichao Shi, Noura Ziadi, Aimé J. Messiga, Roger Lalande

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPloughChemistryFertilizerPhosphorusNitrogenAnimal scienceTillageGrowing seasonHuman fertilizationAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining how agricultural management practices affect changes in soil nitrogen (N) and phosphorus (P) could further our understanding of soil N and P cycle. The main objective of this study was to assess in situ nongrowing season soil nitrate and phosphate dynamics as adsorbed on anionic exchange membranes (AEM-N and AEM-P, respectively). The membranes were buried in the surface horizon (5 cm below the soil surface) over the nongrowing season (mid-November to mid-April) in five consecutive years (2009–2010 to 2013–2014) in a long-term corn–soybean rotation experiment established in 1992 in eastern Canada. The treatments consisted of two tillage systems, namely moldboard plow (MP) and no-till (NT), and nine combinations of fertilizer applications, namely three N rates (0, 80, and 160 kg N ha−1) and three P rates (0, 17.5, and 35 kg P ha−1) in a split-plot design with four replications. The results showed that AEM-N and AEM-P averaged 1.8 µg cm−2 d−1 and 7.4 ng cm−2 d−1 under MP, respectively, and 2.8 µg cm−2 d−1 and 67.8 ng cm−2 d−1 under NT, respectively. Nitrogen application increased AEM-N in 2010–2011, 2011–2012, and 2012–2013, but decreased AEM-P mainly under NT. Phosphorus fertilization had no effect on AEM-N, but increased AEM-P under both MP and NT. We conclude that AEM can be used as a technique to study N and P dynamics under cold winters of eastern Canada.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,278

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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