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Enregistrement W2544742034 · doi:10.1139/cjss-2016-0068

Nitrous oxide and carbon dioxide emissions from soils amended with compost and manure from cattle fed diets containing wheat dried distillers’ grains with solubles

2016· article· en· W2544742034 sur OpenAlexafffundvenue
Ping Li, Man Lang, Chunli Li, Xiying Hao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCompostManureAgronomyNitrous oxideSoil waterAmendmentEnvironmental scienceAnimal scienceChicken manureChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The N2O and CO2 emissions from soil amended with cattle manure and compost from animals fed a diet including wheat dried distillers’ grains with solubles (DDGS) were evaluated in a 105 d aerobic incubation study in the laboratory. Manure (BM) and compost (BC) from cattle fed a typical finishing diet containing barley, and manure (DDGSM) and compost (DDGSC) from cattle fed a diet containing 60% wheat DDGS replacing barley grain, were used. A nonamended control (soil without manure or compost) was included for comparison. Organic amendments significantly increased N2O and CO2 emissions compared with the control, and manure resulted in significantly higher CO2 emissions than compost. Adding DDGS to cattle diet resulted in significantly higher N2O emission amounts and emission factors from soil regardless of whether the amendment was manure or compost, mainly due to increased NH4+-N content. While N2O emissions were lower in soil amended with DDGSC than DDGSM, there was no difference in N2O emissions when soils were amended with BM and BC. Our results suggest that across diet types and management approaches, application of compost from cattle fed a typical diet could be less detrimental to the environment with relatively lower emissions of CO2 and N2O.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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