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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».