Effect of land management practices and environmental parameters on growing season denitrification rates under dairy crop rotations in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Denitrification losses from agricultural land have been identified as a significant nitrogen (N) loss pathway that contributes to poor utilization of applied N. Higher losses have been reported when inorganic fertilizer N is substituted with an organic N source such as livestock manure. This research examines the relationships between denitrification rates, land management practices and soil processes when using spring applied liquid dairy manure (LDM) as principal N source. Mean daily denitrification rates (DDRs) in a perennial hayfield (PH) rotation and a corn–soybean–wheat (CSW) rotation with or without tillage (T and NT respectively) ranged between 0.9 and 27.0 g N ha−1 day−1. Mean, seasonal DDRs in the PH rotation were significantly lower in three out of six seasons when compared with the CSW-T and (or) CSW-NT rotation. When averaged across the six season study period, the mean DDR in PH of 4.4 g N ha−1 day−1 was also significantly lower than CSW-T and NT (7.6 and 8.1 g N ha−1 day−1, respectively). There were no significant effects of tillage in the CSW rotations in any of the six growing seasons. When treatment and growing season data were combined, a positive relationship between water-filled pore space (WFPS) and DDR indicated a threshold of approximately 40% WFPS for onset of significant denitrification. Similarly, the relationship between soil nitrate levels and denitrification rates in the population data set demonstrated that NO3− began to limit DDR below 2–5 mg N kg−1. This 6-year study of denitrification losses suggests a primary effect of WFPS, a secondary effect of O2 consumption as reflected by soil respiration, and nitrate limiting only at relatively low concentrations. Environmental variables were more consistent drivers of denitrification in three manure-fed crop rotations typical of Atlantic Canada dairy operations than were land management decisions and practices.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».