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Enregistrement W2741854141 · doi:10.2134/jeq2017.04.0158

Cropping System and Type of Pig Manure Affect Nitrate‐Nitrogen Leaching in a Sandy Loam Soil

2017· article· en· W2741854141 sur OpenAlexafffund
Rezvan Karimi, Wole Akinremi, Don Flaten

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésManureAgronomyLoamLeaching (pedology)LysimeterStrawEnvironmental scienceNutrientPerennial plantCropping systemNitrogenChemistrySoil waterCropBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of livestock manure can result in the loss of nitrate-nitrogen (NO-N) and degrade surface and groundwater. A 3-yr lysimeter study was set up to compare the effect of cropping system and nitrogen (N)- and phosphorus (P)-based pig manure application rates on the loss of water and NO-N below the root zone. The experiment was a split-plot design with annual and perennial cropping systems as the main factor. Five nutrient management treatments were the subplots: N-based liquid pig manure application; P-based liquid pig manure application, N-based solid pig manure application, P-based solid pig manure application, and a control without amendment. The results showed that 40 to 60 kg NO-N ha was lost from the annual plots in 2010 and 23 to 60 kg NO-N ha in 2011, whereas a negligible amount of NO-N was lost from the perennial (<1 kg ha) plots in both years. The application of solid pig manure on a P basis followed by urea in subsequent years reduced the risk of NO-N leaching over the course of the rotation, likely due to immobilization of N by the straw in the solid pig manure. Our study showed that a perennial cropping system consisting of a mixture of grasses has the capacity to receive and utilize significant amounts of nutrients with negligible amount of nutrient leakages to the adjacent environment. The inclusion of grasses in a crop rotation and their use to take up excess nutrients are sustainable practices that will benefit the environment.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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