Effect on forage yield and nutrient uptake of long-term surface application of manure at various rates and times in the growing season to timothy grown on two contrasting soils
Notice bibliographique
Résumé
Although much of the manure in Canada is surface-applied to forages, little research exists evaluating time of year (Time) and rate (Rate) of application on forage yield and nutrient uptake. Field trials (10 yr) on two soils (sandy loam upland and silty clay loam dykeland) investigated this. Experimental arrangement was a factorial [Time (spring, summer, early, and late fall manure applications)] plus a control [spring-applied ammonium nitrate fertilizer (ANF)] in a Latinized split plot. ANF at 0, 25, 50, 100 and 200 kg N·ha−1; 0, 75, 150, and 300 as semi-solid beef (SSM) and 150 kg N·ha−1 as liquid dairy manure (LDM), constituted respective splits. The Time × Rate interaction, later in the trial on the upland soil, showed higher yields and nutrient uptakes with fall manure application. There was little interaction on the dykeland soil; summer application resulted in higher yields at times. For both soils, the optimal long-term application rate of SSM was approximately 150 kg N·ha−1 while that of ANF was approximately 100 kg N·ha−1. Inherent fertility of dykelands resulted in lesser responses to manure addition. Negligible and significant residual N occurred with fertilizer and manure, respectively. Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, manganese, copper, zinc, and boron uptakes were due to amendment impact on yield. The recommended rate is 150 kg N·ha−1 of SSM or LDM applied in fall and summer to Maritime grasslands grown on upland and dykeland soils, respectively. Yield differences may not warrant producers adjusting timing of in-season manure application.
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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 | 0,001 |
| 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 ».