Nitrogen Dynamics Following Incorporation of 3-Year Old Grassland Set-Asides in the Fraser River Delta of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Short-term grassland set-asides (GLSA) have been incorporated into intensive annual crop rotations to improve soil quality. The legacy of the GLSA to subsequent annual crops, however, is not well understood. The objective of this study was to determine the impacts of 3-year-old GLSA on nitrogen (N) dynamics and the yield of the subsequent cash crop. A regional analysis was conducted over two years, utilizing eight production fields transitioning from GLSA, paired with fields in continuous annual crop rotation (ACR) with matching management. A controlled plot-scale experiment was also conducted on a single 3-year-old GLSA, comparing fertilizer types, rates, and timing of incorporation. In each experiment, soils were sampled every 10–14 days for ammonium (NH4+-N) and nitrate (NO3−-N), along with ion probes, installed near the rooting zone to track plant available nitrogen (PAN) throughout the season. The results from the regional analysis are confounding, in 2015 showing that GLSA supplied an additional 18 kg PAN ha−1 compared to ACR but showed no PAN benefits in 2016. The controlled plot-scale experiment highlighted the importance of fertilizer type to subsequent PAN, showing synthetic treatments consistently supplied more PAN than organic. The results from this study suggest that 3-year-old GLSAs can potentially improve PAN to subsequent crops depending on how they are managed.
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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) | 0,000 | 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 ».