Nutrient Uptake and Leaching from Soil Amended with Cattle Manure and Nitrapyrin
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether nitrification inhibitor nitrapyrin can reduce nutrient leaching and increase nutrient uptake by corn (Zea mays L.) in cattle manure amended soil. Amendments included non-amended check (CK), urea (Urea), REG (manure from cattle fed barley grain), and DDGS (manure from cattle fed 60% dried distillers grains with solubles), co-applied with or without nitrapyrin and leached or unleached with water. Nitrapyrin reduced (P < 0.01) leaching of nitrate by 56, 32, and 24% from DDGS, REG, and Urea treatments, respectively, and also reduced (P < 0.05) leaching of phosphate (58%), potassium (39%), calcium (39%), and magnesium (39%) from DDGS treatment. While nitrapyrin reduces the rate of ammonium conversion to nitrate, higher magnesium and phosphate levels in DDGS-amended soil favor struvite formation and reduce their leaching. Corn biomass and nutrient uptake were higher (P < 0.01) in DDGS and Urea than CK and REG treatments, but remained unaffected by nitrapyrin. The benefits of nitrapyrin should be further investigated under field conditions.Abbreviations: DCD, dicyandiamide; DDGS, dried distillers grains with solubles; NI, nitrification inhibitor; TP, total P; TN, total N.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».