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Enregistrement W4294884157 · doi:10.21203/rs.3.rs-2031639/v1

Nitrous oxide emissions from northern barley croplands after injections of liquid manure and nitrification inhibitors

2022· preprint· en· W4294884157 sur OpenAlexafffundabout
Sisi Lin, Guillermo Hernandez‐Ramirez, L. Kryzanowski, Germar Lohstraeter, T. Wallace

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Livestock and Meat AgencyCorteva Agriscience
Mots-clésManureNitrous oxideNitrificationSoil waterAgronomyEnvironmental scienceAmmoniumNitrogenSpring (device)ChemistryAnimal scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing contributions of nitrous oxide (N2O) from agriculture to the atmosphere is a concern. We quantified N2O emissions from barley fields after repeated injections of liquid manure in Central Alberta, Canada. Manure alone was injected in the fall or spring, and we also evaluated two nitrification inhibitors (NIs: nitrapyrin and DMPP) admixed with the manure. Flux measurements were done with surface chambers from soil thawing to freezing. Soil moisture, ammonium and nitrate were repeatedly measured. Across all manure treatments, annual N2O emissions ranged broadly from 1.3 up to 15.8 kg N2O–N ha− 1, and likewise, the direct emission factor (EFd) varied widely from 0.23 up to 2.91%. When comparing the manure injections without NIs, spring-manure had higher annual N2O EFd than fall-manure. The effectiveness of NIs on reducing emissions manifested only in moist soils. The spring thaw after the last manure injections was very wet, and this generated high N2O emissions from soils that had received repeated manure injections in the previous years. We interpreted this result as an increased differential residual effect in soils amended with spring-manure in the previous growing season. This outcome supports the need to account for emissions in succeeding springs when estimating N2O EFd of manure injections. Neglecting this residual spring-thaw N2O emission would lead to a substantial underestimation of year-round EFd. Across all treatment combinations, increased spring-thaw N2O emissions were associated with increases in both moisture and postharvest nitrate in these heavily-manured soils.

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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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