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Enregistrement W2584444502

Nitrous Oxide Emissions in Corn (Zea mays L) as Affected by Timing, Method of Application and Source of Dairy Manure

2016· dissertation· en· W2584444502 sur OpenAlexaboutno aff
G. S. Cambareri

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
Mots-clésZea maysManureNitrous oxideAgronomyEnvironmental scienceWaste managementAgricultural scienceEngineeringBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field trials were conducted during three years to evaluate the effect of timing, method of application and manure source on N2O emissions and corn grain yield at Elora, ON, Canada. A randomized block design was set up every year, evaluating two timings (fall vs. spring), three methods of manure application (surface broadcasting, incorporation and injection) and two manure sources (raw, RM vs. anaerobically digested, AD), using non steady state chambers. Three and two years of data were used to evaluate the effect of manure application timing and manure source respectively on N2O emission, considering also application methods in each experiment. A hybrid, decision tree-based flux calculation method (DTBM) was developed and chosen to calculate N2O emissions, given that it advantaged to other methods due to its ability to match each data type with the best model. Nitrous oxide emissions did not respond to timing of manure application; however, as the interaction year by manure application timing as well as application method significantly affected N2O emissions (p< 0.01 and p< 0.05, respectively). The effect of method on cumulative N2O emissions depended on manure source(p<0.01), since -1 surface broadcast AD had the highest emission (6.4 kg N2O-N ha ), and both injected AD and -1 incorporated RM had the lowest values (2.6 kg and 2.8 N2O-N ha , respectively). Manure source tended to affect cumulative N2O emissions (F=4.67, p<0.1), with the largest emissions for AD -1 (4.8 kg N2O-N ha ). Anaerobically digested manure was proven to reduce cumulative N2O emissions when it was fall injected to corn in cold climates; however, if AD is broadcasted or broadcasted and incorporated, it may result in greater N2O emissions than those produced by RM. Short (2-3 yrs.) and long term (26 yrs.) trends for cumulative N2O emissions were simulated with a process-based model (DNDC-CAN). Even though no difference between predicted application timings was found at short-term, spring application was detected to decrease N2O emissions in the long term. The inter-annual variability canceled the effects of method of application in the long term on predicted N2O emissions. Injection of AD showed to be a good technique to mitigate predicted N2O emissions in the long term.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
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