Data for Fertilizer Management and Environmental Factors Drive N2O and NO3 Losses in Corn: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
lt;pgt;The specific aim of this meta‐analysis project was to determine the impact of 4R N management techniques on nitrous oxide (Nlt;subgt;2lt;/subgt;O) and nitrate (NOlt;subgt;3lt;/subgt;) losses relative to corn yield. The team collected and synthesized field research data published prior to July 2014 that measured N losses as affected by 4R fertilizer N management (right rate, source, timing, and placement) in North American corn‐based cropping systems.lt;/pgt; lt;pgt;Core ideas from the paper include: 1) Systematic review and meta-analysis demonstrate key factors for reducing agricultural N losses. 2) Nitrification inhibitors and side-dress fertilizer N each reduce Nlt;subgt;2lt;/subgt;O losses by ~30%. 3) Temperature controls Nlt;subgt;2lt;/subgt;O emissions and precipitation controls NOlt;subgt;3lt;/subgt; leaching losses. 4) Higher levels of soil carbon reduce NOlt;subgt;3lt;/subgt; losses, but increase Nlt;subgt;2lt;/subgt;O emissions. 5) Lack of simultaneous data for Nlt;subgt;2lt;/subgt;O and NOlt;subgt;3lt;/subgt; impedes understanding of tradeoffs and synergies.lt;/pgt; lt;pgt;This data publication includes all observations (management, crop response, and N loss details; for each treatment-site-year) used in meta-analysis models. The dataset contains 789 observations (417 with Nlt;subgt;2lt;/subgt;O losses and 388 with NOlt;subgt;3lt;/subgt; losses) with up to 72 variables each.lt;/pgt; lt;pgt;The Data Dictionary describes all variables. Because parts of the dataset have been updated/corrected since publication of the journal article, the Data Dictionary also includes notesamp;nbsp;that detail specific dataset modifications needed to reset a small number of variables to the status used in the meta-analysis models (in order to reproduce the exact regression models from the publication).lt;/pgt;
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 | 0,020 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».