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Enregistrement W7011833083

Nitrogen transformations and loss over winter in manure-amended soils with cover crops

2019· dissertation· en· W7011833083 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCover cropVicia villosaGreen manureManureTillageCyclingNitrogenSoil waterNitrogen cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many farmers apply manure in the fall (autumn season), but without an actively growing crop in the ground, the nitrogen (N) in the manure is susceptible to over-winter losses.Periods of freezethaw cycling can exacerbate N losses by stimulating soil microbes to transform reactive substrates like soil mineral N into nitrous oxide (N2O), a potent greenhouse gas.The uptake of reactive N from fall-applied manure by a fall-sown cover crop may reduce over-winter N losses.The objective of my research was to investigate the effect of combining fall manure application with cover cropping on soil N dynamics over winter and during periods of freeze-thaw cycling under field and laboratory conditions.I also examined the relationship between N2O production and reactive soil substrate concentrations.The field experiment was a full factorial in a randomized complete block design with three manure treatments (none, liquid, solid) and four cover crop types (no cover crop, 100% ryegrass [Lolium multiflorum Lam.], a 75% ryegrass/25% hairy vetch [Vicia villosa Roth] mixture and a 50% ryegrass/50% vetch mixture).The experiment was established at two field sites in Québec, Canada.A partial N mass balance (g N m -2 ) was calculated in fall (sum of the fall soil N stock to 0.15 m depth, N in fall-applied manure, and N in cover crop biomass) and in spring (sum of the spring soil N stock to 0.15 m depth and N in the winter-killed cover crop) for each treatment combination.After terminating the cover crop, spring wheat (Triticum aestivum L.) was planted, and each main plot was split into two subplots that received either 100 kg N ha -1 urea fertilizer or no fertilizer.Wheat samples were taken at tillering, flowering, and maturity to determine N content.Final yield was also measured.Cover crops were not effective at retaining manure N (≤7% uptake) and there was no difference in the fall and spring N balance among the manure and non-manure plots.Residual N was not

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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