The effect of repeated liquid swine manure applications on soil nutrient supply rates and growth of different hybrid poplar clones
Notice bibliographique
Résumé
Intensive hog operations generate large amounts of manure that must be dealt with in an environmentally responsible and economically practical manner. Repeated applications of liquid swine manure within nearby hybrid poplar plantations recently has been proposed as an effective alternative manure management practice, given that these fast-growing tree species have high soil moisture and nutrient demands and, therefore, represent a tremendous sink for the applied effluent. The objectives of this two-year study were to: i) evaluate the effect of repeated broadcast applications of liquid swine manure on soil nutrient supply rates and growth of five hybrid poplar clones (CanAm, Hill, Katepwa, Walker, and WT-66V) and, ii) assess the relationship between growing season soil nutrient supply rates, measured using in situ burials of ion-exchange membrane (Plant Root Simulator™-probes), and growth of different hybrid poplar clones. There was a limited effect of applied hog effluent on soil nutrient supply rates after the first year and hybrid poplar growth after two years, which is surprising considering the application rate was three times larger than the agronomic rate typically applied. The limited measureable difference following manure addition may be attributable to a number of factors, including: substantial volatilization, microbial immobilization, increased leaching and denitrification losses, timing of manure application being out of sync with temporal nature of nutrient uptake by the trees, and a delayed growth response as absorbed nutrients are retranslocated within the trees. Determining the effects of repeated applications of hog effluent on soil nutrient supply rates and subsequent tree growth should help to support effective management strategies, in terms of developing practical effluent management practices required to mitigate any adverse environmental effects, but also increasing plantation productivity and the concomitant non-wood product benefit of increasing biodiversity within the agricultural landscape.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».