Influence of feedlot manure amendments on dissolved organic carbon in runoff during transition from continuous to legacy applications
Notice bibliographique
Résumé
Little research has compared land application of stockpiled (SM) or composted (CM) beef feedlot manure with straw (ST) or wood-chip (WD) bedding on loss of dissolved organic carbon (DOC) in runoff. We conducted a 6 yr (2013–2018) rainfall simulation-runoff 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 consisted of SM or CM with ST or WD bedding applied at 13, 39, and 77 Mg·ha−1 (dry weight), as well as an unamended control and mineral fertilizer treatment. Surface soil was collected from all treatments after 15–17 (C15, C16, and C17; 2013–2015) continual annual applications and then after one to three legacy years (L1–L3, 2016–2018) after manure applications were first discontinued in 2015. The soil was packed into runoff trays, and flow-weighted mean concentrations (FWMCs) and mass loads of DOC in runoff water were determined during rainfall simulations. Mean DOC losses were generally significantly (P ≤ 0.05) lower for CM with ST bedding compared with the other manure type – bedding treatments in certain years and were consistent with this amendment having the lowest total carbon (C) content. The total C content of the amendments explained 92% of the variation in DOC concentration. Termination of long-term manure applications reduced FWMCs by 85%–91% and mass loss by 76%–89% from the C17 to L3 year. Therefore, our findings suggested that composting manure with ST or discontinued long-term manure application may reduce DOC loss in runoff.
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 | 0,000 | 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 ».