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Enregistrement W7043292936

SOIL PHOSPHORUS AND NITROGEN EXPORT AND RETENTION IN RAINFALL RUN-OFF FROM MANURED LANDSCAPES

2024· dissertation· en· W7043292936 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésManureNutrientFertilizerEutrophicationBiocharPhosphorusAgricultureArable landSurface runoff
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rainfall run-off from manured agricultural fields can be high in nitrogen (N) and phosphorus (P) due to excess nutrient application that is unused by crops. This can pose the risk of eutrophication of nearby surface water bodies receiving run-off. The objective of this study was to determine the effectiveness of precision variable rate application of feedlot cattle manure compared to traditional constant rate applications on nutrient losses in rainfall run-off. A silage barley field at the Livestock and Forage Center of Excellence (LFCE) research facility near Clavet, SK was used for the field study. Additionally, the ability of gypsum and biochar to reduce nutrient losses in leachate was evaluated in a controlled environment study. For the field study, three zones utilizing different nutrient application strategies with three replicate micro-watersheds within each zone were used. The zones were precision variable rate manure application with setbacks from micro-watershed basins, traditional constant rate manure application with no setbacks, and a commercial fertilizer (control) application zone which only received annual synthetic fertilizer applications. The manured zones received manure applications in the spring of 2019 and 2021. Rainfall simulations were conducted in each micro-watershed at different landscape positions (upper east, upper west and depression) in the summers of 2021 and 2022 and nutrient concentrations were measured in the collected run-off. For the controlled environment study, nutrient concentrations in actual rainfall collected from the constant rate and variable rate manure zones was measured before and after being added to columns of soil that were either unamended, or amended with cattle manure-derived biochar or gypsum to determine the effectiveness of these amendments in removing nutrients from leachate. The mean concentrations of total dissolved and soluble reactive P (SRP) in simulated rainfall run-off from the landscape positions were significantly lower in the variable rate manure zone than the constant rate zone in the year of manure application. Biochar did not sorb any nutrients from leachate except for nitrate-nitrogen (NO3--N) in the 2022 season. Both biochar and gypsum contributed ammonium-nitrogen (NH4+-N) to leachate consistently, and gypsum sorbed SRP from leachate in both study years. The contributions of nutrients from biochar to leachate is attributed to the biochar feedstock material (manure) containing high concentrations of nutrients. Variable rate manure application with setbacks may be considered a suitable management practice to limit the export of nutrients in run-off, thus limiting potential negative environmental impacts. Further research is needed to better characterize the contribution/ sorption of nutrients by biochar and gypsum.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,148
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
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