Agronomic approach to evaluate the nitrogen use efficiency of liquid, solid, and composted swine manures in corn–soybean rotation
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the nitrogen (N) use efficiency of animal manure is essential to optimize its application for profitable crop production without impairing the environment. A four-year field study was conducted under corn (Zea maysL.)–soybean (Glycine maxL.) rotation in a Brookston clay loam soil using the yield control approach. Treatments included inorganic fertilizer (IN), and liquid (LM), solid (SM), and composted (CM) swine manure applied at the rate equivalent to an available N of 200 kg ha−1and a non-fertilization control (CT). Seven N use indices were employed to evaluate N use efficiency. LM obtained comparable corn yields relative to IN. Corn yield in SM was inconsistent from one year to another, and CM had minimal agronomical value in our study. Soybeans with IN posed the highest grain yields of 3,468 and 3,761 kg ha−1in 2005 and 2007, respectively. In contrast to grain yield and total N uptake, the gain N removal of either corn or soybeans was comparable between the two alternative years. The distinctions between N supply dynamics of manures and their influences on yield, grain N removal, and total above-ground plant N uptake of corn were well discriminated by N use efficiency (NUE), N uptake efficiency (NUpE), N utilization efficiency (NUtE), N agronomic efficiency (NAE), and N recovery efficiency (NRE), but not by N physiological efficiency (NPE) and N harvest index (NHI). Legacy effects on soybean yield from the preceding corn were detected by NAE and NRE. Based on grain yield in conjunction with N use efficiency parameters, the IN performed the best, followed by LM. The NUE, NUpE, NUtE, NAE, and NRE parameters used to evaluate chemical fertilizer N were also applicable to evaluate manure N efficiency.
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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 | 0,000 | 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 ».