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Enregistrement W2912765358

Short-rotation willow productivity and nutrient dynamics after three years of irrigation and fertilization

2012· article· en· W2912765358 sur OpenAlexaboutno aff
R.D. Hangs, J.J. Schoenau, K.C.J. Van Rees

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillowHuman fertilizationIrrigationProductivityEnvironmental scienceNutrientAgronomyAgricultural engineeringEconomicsEcologyBiologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose-grown shrub willow (Salix spp.) represents a viable bioenergy feedstock; however, there needs to be sufficient biomass production to support the economic viability of these plantations. The objective of this three-year study was to determine the effect of irrigation and fertilization on willow biomass feedstock quantity. A split-split-plot experimental design was used on a Sutherland clay soil in Saskatoon, SK and consisted of two willow varieties (SV1 and Charlie), three irrigation treatments (no irrigation, 75%, and 100% field capacity), and three fertilization treatments (no fertilizer, 1x, and 2x recommended fertilizer rate). During the final growing season, 15N-labelled fertilizer was used to determine the fate of the applied fertilizer. For both willow varieties, after the three-year rotation there was a highly significant (P values < 0.0001) growth response to irrigation, with no significant (P values > 0.05) effects of fertilization or irrigation x fertilization. Sixty-seven percent of the applied fertilizer N was accounted for, with approximately 30% present within the willow tissues (e.g., stems, leaves, and roots). The positive willow growth response to irrigation is indicative of the importance of soil moisture within the semi-arid climate of Saskatchewan. The lack of fertilizer effect probably reflects the fertile soil at the site and the apparently low nutrient requirement of willow.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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