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Enregistrement W7024715913

Studies on different liquid manure injection tools under laboratory (soil bin) and grassland conditions

2000· other· en· W7024715913 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2000
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureLoamBinSoil waterLiquid manureGrasslandSoil classification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, five different existing liquid manure injection tools (three sweep-types and two disc-types) were evaluated both in the soil bin and at three prairies with heavy clay, coarse sandy loam with stone, and fine sand soil. In the soil bin, the effects of injection depths and tool forward speeds on soil cutting forces and soil disturbance were investigated. While in the field studies, the effects of injection depths and manure application rates on soil disturbances, odor and ammonia concentration, and agronomic response by crop damage and yield were studied. In the soil bin conditions, among the sweeps, sweep A injection tool required the lowest draft force due to its smallest cutting width and rake angle. On the average, sweep B and sweep C required 12 and 97% more draft force than sweep A sweep due to their wider cutting width. In the field study, highest soil disturbance occurred in clay soil due to its wet soil condition. No significant differences in odour concentration were observed between two selected treatments. Similarly, no ammonia concentration was detected from the surface except for higher application rate (112 m 3/ha) combined with shallow injection depth (80 mm) in clay soil. (Abstract shortened by UMI.)

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,981

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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