Influence of feedlot manure on reactive phosphorus in rainfall runoff during the transition from continuous to legacy phases
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 reactive phosphorus (RP) 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, C17; 2013–2015) continual annual applications, and then 1–3 yr (L1–L3, 2016–2018) into the legacy phase 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 RP5 (<5 μm filter) in runoff water were determined during rainfall simulations. Our findings generally supported our null hypothesis of similar RP5 losses for manure type (CM = SM) and bedding (ST = WD) for most years. Successively higher application rates increased RP5 loss by 32%–121%. Termination of long-term applications dramatically reduced FWMCs by 58%–77% and mass loss by 56%–65% from the C17 to L3 years. This suggests an accumulation of soil P during continuous phase and depletion during legacy phase; therefore, lower application rates or termination of applications may reduce RP5 loss in runoff.
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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) | 0,000 | 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 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 ».