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Enregistrement W6959678023 · doi:10.1139/cjas2013-089

Whole-farm budgets of phosphorus and potassium on dairy farms in Manitoba

2014· article· en· W6959678023 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManurePhosphorusPotassiumManure managementNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plaizier, J. C., Legesse, G., Ominski, K. H. and Flaten, D. 2014. Whole-farm budgets of phosphorus and potassium on dairy farms in Manitoba. Can. J. Anim. Sci. 94: 119-128. Whole-farm budgets of phosphorus (P) and potassium (K) were determined on 10 dairy farms in Manitoba between October 2010 and October 2011. These budgets were determined as the difference between total exports, including milk, animals, feed, and manure, and total imports, including feed, manure, animals, and inorganic fertilizer, for each farm. Farms differed in their feeding and manure management strategies. Two farms imported all their feed and exported all their manure. Other farms produced some of their feed and spread most of their manure on their farm. Whole-farm P and K budgets varied from -0.42 to 3.35 and from -1.31 to 11.27 g kg-1 milk sold among farms, respectively. Efficiencies of P and K utilization were calculated as the exports as a percentage of imports. The P efficiency averaged 48%, and ranged from 22.1 to 109% among farms. The K efficiency averaged 37%, and ranged from 10 to 98% among farms. In the fall of 2010 and 2011, 94 and 98%, of fields sampled had soil test P concentrations lower than the concentration above which further accumulation of P would be regulated (60 ppm). Of the farms that spread their own manure, the highest P and K efficiency were on a farm that exported a proportion of the produced forages and did not import any inorganic fertilizer. The lowest P and K efficiencies were on a farm that imported concentrate feeds, bedding straw and most forages, and had the smallest land base per milking cow to spread manure. Variations in P and K efficiencies demonstrate opportunities to enhance these efficiencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,029 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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