Mitigating\nNitrous Oxide Emissions from Corn Cropping\nSystems in the Midwestern U.S.: Potential and Data Gaps
Notice bibliographique
Résumé
One\nof the unintended nitrogen (N)-loss pathways from cropland\nis the emission of nitrous oxide (N<sub>2</sub>O), a potent greenhouse\ngas and ozone depleting substance. This study explores the potential\nof alternative agronomic management practices to mitigate N<sub>2</sub>O emissions from corn cropping systems in major corn producing regions\nin the U.S. and Canada, using meta-analysis. The use of the urease\ninhibitor N-(n-butyl) thiophosphoric triamide (NBPT) in combination\nwith the nitrification inhibitor Dicyandiamide (DCD) was the only\nmanagement strategy that consistently reduced N<sub>2</sub>O emissions,\nbut the number of observations underlying this effect was relatively\nlow. Manure application caused higher N<sub>2</sub>O emissions compared\nto the use of synthetic fertilizer N. This warrants further investigation\nin appropriate manure N-management, particularly in the Lake States\nwhere manure application is common. The N<sub>2</sub>O response to\nincreasing N-rate varied by region, indicating the importance of region-specific\napproaches for quantifying N<sub>2</sub>O emissions and mitigation\npotential. In general, more data collection on side-by-side comparisons\nof common and alternative management practices, especially those pertaining\nto N-placement, N-timing, and N-source, in combination with biogeochemical\nmodel simulations, will be needed to further develop and improve N<sub>2</sub>O mitigation strategies for corn cropping systems in the major\ncorn producing regions in the U.S.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».