Potential of 4R Nutrient Stewardship to reduce phosphorus losses from cultivated organic soils
Notice bibliographique
Résumé
Reducing phosphorus (P) losses from agriculture is a global priority. Although best management practices (BMPs) have been recommended to reduce P losses, their applicability to specific environments or situations varies. Information on appropriate BMPs, including 4R nutrient stewardship practices, is especially lacking for North American organic soils (also commonly described as muck soils or peat soils) under agricultural production. This study reviews literature conducted in regions with cultivated organic soils to make recommendations on the application of 4R Nutrient Stewardship principles (Right fertilizer source, Right rate, Right placement, and Right timing) in these soils, with the goal of reducing environmental P losses without compromising yields and/or quality in vegetable crops. Improvement to the Right placement and Right timing may be a strategy for organic soils with low to moderate soil test P concentrations. Fertilizers that provide readily available P are often used in organic soils because crops have a high demand for P during early growth stages; thus, the suitability of organic P sources and slow-release P fertilizers in these soils requires further scrutiny and research. Additionally, research has clearly demonstrated that applying P in excess of crop requirements does not provide yield advantages in organic soils. Instead, it increases the potential for elevated edge-of-field P losses from cultivated organic soils. However, it can be challenging to accurately determine the plant available P in organic soils due to low bulk density and high organic matter content. Findings from this literature review identify potential challenges in managing soil P in cultivated North American organic soils and highlight opportunities to reduce edge-of-field P losses through the adoption of BMPs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».