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Enregistrement W3212808950 · doi:10.1139/cjss-2021-0029

Ammonia volatilization from manure mixed with biochar

2021· article· en· W3212808950 sur OpenAlexafffundvenue
Chih‐Yu Hung, Naseer Hussain, Barry Husk, Joann K. Whalen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocharVolatilisationAmmonia volatilization from ureaFertilizerChemistryManureAmmoniaAmmonium nitrateAgronomyNitrogenAmmoniumEnvironmental chemistryPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammonia (NH3) volatilization from NH3-based fertilizer and animal manure reduces their nitrogen (N) fertilizer value and is a source of environmental pollution. Mixing manure with biochar may lower NH3 volatilization from manure by adding H+, adsorbing mineral N, or increasing N immobilization in microbial biomass. The objective of this study was to determine whether wood-based biochar could lower NH3 volatilization from vented pails containing manure (liquid swine, dairy slurry, and solid poultry manure) or a urea ammonium nitrate solution (UAN). Two types of wood-based biochar (BlueLeaf and Dynamotive) were mixed with three types of manure and UAN fertilizer solution at 0, 2.5, 5, 10, and 25% biochar by volume in vented pails. After 21 d storage in an outdoor shaded area, the greatest NH3 volatilization was from poultry manure, which had pH 9.4 on average and low water content regardless of the biochar source and application rate. There was less NH3 volatilization from UAN fertilizer solution when mixed with 25% (v/v) of Dynamotive biochar compared with NH3 volatilization from UAN fertilizer solution mixed with 0%–10% (%) of Dynamotive biochar, probably because pH decreased from 7.0 to 6.4 after 21 d contact. Mixing wood-based biochar with manure had no impact on NH3 volatilization, suggesting that these biochar sources did not appreciably change the pH and N dynamics in stored manure after 21 d.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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