Integrated farm management systems to improve nutrient management using semi-virtual Farmlets: agronomic responses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With increasing demand for land and food, there is growing interest in sustainable intensification of agricultural production. Here we investigated sustainable intensification of grass and corn production for dairy farms using a system of semi-virtual farmlets that combine replicated field research plots with feed modelling. We improved manure N capture by spreading separated liquid fraction with a low emission sliding shoe applicator on grass, and manure P capture by precision injecting separated sludge into corn. Reducing the number of annual harvests (5 to 3) increased grass yield and inter-seeding Italian ryegrass in early maturing corn increased fall growth of the cover crop, thus helping to protect soil over winter and providing additional high quality herbage in spring. Irrigation improved yield and potentially yield stability of corn and grass, and adding a nitrification inhibitor to reduce N 2 O emission may help reduce pollution swapping especially from injected manure. Overall, allocating more land to corn than grass will increase farm productivity but effectiveness of measures to reduce pollution and pollution swapping need to be evaluated. Results show that good practices ensuring vigorous crops are challenging to implement but critical for achieving sustainable intensification. The semi-virtual farmlet system is very helpful for developing and evaluating sustainable production measures for corn and grass.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle