Soil Fertility in Crop-Livestock System Subjected to Nitrogen Fertilization and Grazing
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effects of sheep grazing and increasing rates of nitrogen fertilization on oats + ryegrass at winter on the soil K, Ca, H + Al, Mg and P concentrations in a crop-livestock system with beans and corn crop succession during summer after four years (2006-2009) of the experiment establishment. Treatments consisted of different nitrogen levels (0, 75, 150 and 225 kg ha-1) with and without sheep grazing Lolium multiflorum Lam and Avena spp. Soil chemical traits were evaluated at depths of 0-5, 5-10, and 10-15 cm. The experiment was laid out as random block design in a split-plot scheme with three replications. Soil K content were higher at the superficial soil layer and at the treatment with 150 kg ha-1 N and remained high along the four years of assessment. Animal grazing at winter results in better soil chemical traits in relation to the soil Ca and H + Al. There were no nutrient (K, Ca, P and Mg) losses or extraction when under overgrazing, a fact that confirms the possibility of using animals in the crop-livestock areas without affecting its chemical traits. There was also an increase in Ca and SB concentrations with grazing, including in subsurface soil.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».