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Enregistrement W2522969694 · doi:10.1139/cjss-2016-0034

Yield and nutrient uptake of barley and camelina amended with manure from cattle fed barley, triticale dried distillers grains with solubles, and flaxseed diets

2016· article· en· W2522969694 sur OpenAlexaffvenue
Ahmadreza Esfahani, Luo Yang, Chunli Li, Mônica B. Benke, Xiying Hao, Francis J. Larney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCamelinaTriticaleCamelina sativaAgronomyDistillers grainsDry matterManureHordeum vulgareCropChemistryBiologyFood sciencePoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since animal diet affects manure properties, it is expected that manures from different diets may elicit differences in crop response. The objective of the study was to assess how application of manure from cattle fed with dried distillers grains with solubles (DDGS) and flaxseed (Linum usitatissimum L.) affected N and P availability, dry matter, and nutrient uptake in barley (Hordeum vulgare L.) and camelina [Camelina sativa (L.) Crantz] under controlled environment conditions. Treatments included manure from diets with barley grain (BARL), or barley grain replaced with triticale (× Triticosecale Wittmack) DDGS, flaxseed (FLAX), or both DDGS and flaxseed (DDGS/FLAX). Crops were grown for four consecutive phases (barley–camelina–barley–camelina). The DDGS/FLAX treatment had significantly higher barley dry matter weight (DMW) in phase 1 and camelina DMW in phase 2 than the other three manures (17 vs. 5–13 g kg−1 soil in phase 1 and 10 vs. 1–7 g kg−1 soil in phase 2). Barley N uptake in phase 1 and camelina N uptake in phase 2 were significantly higher for DDGS/FLAX than the other manures (222 vs. 82–191 mg kg−1 soil, phase 1; 146 vs. 20–102 mg kg−1 soil, phase 2). Our results indicate that cattle diet modifications have the capacity to tailor manure properties for optimum crop production.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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