Nitrogen and phosphorus uptake from solid and liquid pig manure in perennial and annual cropping systems
Notice bibliographique
Résumé
Applying pig manure in excess of crop demand can result in nutrient loss to water bodies. We studied the effect of liquid and solid pig manures and their N- and P-based application rates on yield and nutrient uptake in annual and perennial cropping systems for 3 yr. The experiment had a split-plot design with five nutrient management treatments including liquid-N (annual N-based liquid pig manure), liquid-P (P-based liquid pig manure once every 5 yr), solid-N (annual N-based solid pig manure), solid-P (P-based solid pig manure once every 5 yr), and control (no manure). The liquid-P treatment showed high apparent nitrogen and phosphorus recovery (ANR and APR, respectively) in each cropping system and yields similar to that of the liquid-N treatment. The solid-N treatment had the smallest ANR in the perennial cropping system (9%–27%) and also the smallest APR in both cropping systems (typically <4%) possibly due to N deficiency and high P application rate. The current formula for estimating organic N mineralization overestimated the available N, particularly for solid pig manure, reducing crop yield. Based on the ANR obtained in this study, a more appropriate coefficient is 10%–15% of the organic N from solid pig manure for no-till perennial cropping systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».