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Enregistrement W2807988399 · doi:10.2134/jeq2017.07.0292

Long‐term Cropping Effects on Partitioning of Water Flow and Nitrate Loss between Surface Runoff and Tile Drainage

2018· article· en· W2807988399 sur OpenAlexaff
Alex Woodley, C. F. Drury, W. D. Reynolds, C. S. Tan, X.M. Yang, T. O. Oloya

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTile drainageLoamSurface runoffNitrateFertilizerAgronomyEnvironmental scienceCrop rotationDrainageSurface waterSoil waterHydrology (agriculture)ChemistrySoil scienceEnvironmental engineeringCropBiologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface runoff and tile drainage are the main pathways for water movement and entry of agricultural nitrate into water resources. The objective of this 5‐yr study was to characterize the partitioning of water flow and nitrate loss between these pathways for a humid‐temperate Brookston clay loam soil under 54 to 59 yr of consistent cropping and fertilization. Cropping treatments included monoculture corn (Zea mays L., MC), continuous bluegrass (Poa pratensis L.) sod (CS), and a corn–oat–alfalfa (Medicago sativa L.)–alfalfa rotation (RC–RO–RA1–RA2). Fertilization treatments included annual fertilizer addition (F) and no fertilizer addition (NF). Tile drainage and surface runoff occurred primarily during the nongrowing season (November–April), and they were highly correlated with the mean saturated hydraulic conductivity of the near‐surface soil profile. Tile drainage accounted for 69 to 90% of cumulative water flow and 79 to 96% of cumulative nitrate loss from fertilized rotation and CS, whereas surface runoff accounted for the majority of the nitrate losses in MC (i.e., 75–93% of water flow and 65–96% of nitrate loss). Cumulative nitrate losses were highest in the RC‐F (152 kg N ha−1), RC‐NF (101 kg N ha−1), RA2‐F (121 kg N ha−1), and RA2‐NF (75 kg N ha−1) plots, and these high losses are attributed to N mineralization from the plowed alfalfa and fertilization (if applicable). Fertilization increased cumulative nitrate loss in tile drainage from all treatments, whereas no fertilization increased cumulative nitrate loss in surface runoff from the rotation. Cropping system and fertilization on clay loam soil changed how water flow and nitrate loss were partitioned between tile drainage and surface runoff. Core Ideas Water partitioning is highly correlated with mean saturated hydraulic conductivity. Tile drainage was the main pathway of water flow and nitrate loss in rotation plots. Surface runoff was the main pathway of water flow and nitrate loss in monoculture corn. Fertilization increased nitrate loss and water flow through tile drainage. Average nitrate loss was 36% greater in the rotation plots versus monoculture corn.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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