Influence of long-term application of stockpiled feedlot manure with straw or wood-chip bedding on net nitrogen mineralization and nitrification in a clay loam soil
Notice bibliographique
Résumé
Little research has been conducted on the influence of land application of stockpiled feedlot manure (SM) containing either wood-chip (WD) or straw (ST) bedding on soil net N mineralization (Nm) and nitrification (Nn) rates during the barley (Hordeum vulgare L.) silage growing season. The stockpiled manure containing ST or WD bedding at 77 Mg (dry weight) ha−1 yr−1 was annually applied for 13–16 yr to a clay loam soil in a field experiment in southern Alberta. The net Nm and Nn rates were measured using the “in situ-soil core” method over 30–33 d (Nm1, Nn1) and 46–50 d (Nm2, Nn2) in each of 4 yr (2011–2014). Net Nm1 rates were generally significantly (P ≤ 0.05) greater for ST (1.0–1.9 mg N kg−1 d−1) than WD (0.1–0.9 mg N kg−1 d−1). Net Nn1 rates were also generally significantly greater for ST (0.9–2.0 mg N kg−1 d−1) than WD (0.03–0.9 mg N kg−1 d−1). Similar trends were found for Nm2 and Nn2. The Nn rates, however, were limited by NH4 supply during the incubations as Nm:Nn ratios were typically <1 with relatively low initial ammonium levels. Hence, the nitrification rates reflected the Nm rates and they would have been considerably lower than potential nitrification rates. A shift from ST to WD bedding by feedlot producers may decrease crop N supply 2- to 10-fold by lowering Nm (2- to 10-fold) and Nn (2- to 30-fold), and supplemental inorganic N fertilizer may be required when WD bedding is used.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».