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Enregistrement W2607139849

Characterization of Anaerobic Digestates for their Nitrogen Fertility Value and Improved Nutrient Management

2014· dissertation· en· W2607139849 sur OpenAlexfundno aff
Mary Christine O'Reilly

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Rural Affairs
Mots-clésAnaerobic exerciseValue (mathematics)NutrientNitrogenFertilityEnvironmental scienceBiologyChemistryMathematicsEcologySociologyStatisticsOrganic chemistryDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to determine the nitrogen fertility benefits of anaerobic digestates (AD) applied to agricultural soils for crop production. \tThe kinetics of nitrogen release in soils amended with AD were measured in 6-week laboratory incubation studies. Nitrification occurred within the first 3-4 weeks. Mineralization was not statistically significant over time. Soil samples from field trials in the 2012 - 2013 cropping year showed nitrification and mineralization occurred in the six weeks after AD application. Most soil inorganic-N was taken up by the crop before harvest. Early growth of maize (Zea mays L.) in soil amended with AD was investigated in a greenhouse trial. Field trials in 2012 and 2013 measured grain yield response and stover production of maize in soils treated with AD, urea, or manure (2013 only). These experiments confirm that inorganic-N in digestate and urea is equally available, and that ADs are a comparable nitrogen source to liquid manure (FNEs of 34% and 31%, respectively).

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 enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
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 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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