Influence of feedlot manure amendments on runoff hydrology and sediment loss during transition between continuous and legacy phases
Notice bibliographique
Résumé
Little research has been conducted on the effect of beef feedlot manure amendments on runoff hydrology and soil loss during the transition between continuous and legacy application phases. We conducted a 6 yr (2013–2018) study and utilized surface (0–5 cm) soil collected from a long-term (since 1998) field experiment on a clay loam soil in southern Alberta, Canada. The treatments were stockpiled or composted feedlot manure with straw (ST) or wood-chip (WD) bedding applied at 13, 39, and 77 Mg ha−1 (dry weight). There was also an unamended control and inorganic fertilized treatment (IN). Disturbed surface soil was collected from all treatments after 15 (C15), 16 (C16), and 17 (C17) continual annual applications (2013–2015), and then 1 (L1), 2 (L2), and 3 (L3) yr (2016–2018) after manure applications were discontinued in 2015. The soil was packed into runoff trays, and a Guelph rainfall simulator (70 mm h−1) was used to generate 30 min of runoff. The time to runoff, total runoff depth, and flow-weighted mean concentrations (FWMCs) and mass loads of total suspended solids (TSS) were determined. Mean values of runoff variables were significantly greater for ST than WD in certain years for time to runoff (by 28%–127%), runoff depth (44%), TSS FWMCs (58%–137%), and FWMC loads (28%–230%). Mean TSS was generally significantly greater at the two lower than highest manure rates for FWMC (48%–135%) and loads (21%–253%). Overall, choice of bedding material showed the most potential to maximize infiltration and reduce water and sediment loss.
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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 | 0,001 | 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 ».