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Enregistrement W7049243429

Non-growing season nitrous oxide fluxes from agricultural soils

2020· dissertation· en· W7049243429 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésNitrous oxideManureSoil waterGreenhouse gasGrowing seasonDenitrificationFlux (metallurgy)NitrogenSpring (device)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-year field experiment was conducted at the Arkell Research Station, Ontario, Canada to evaluate composting as a mitigation strategy for greenhouse gases (GHGs). The objectives were to quantify and compare non-growing season nitrous oxide (N2O) fluxes from agricultural soils after fall manure application of composted and untreated liquid swine manure. Nitrous oxide fluxes were measured using a micrometeorological method. Compared to untreated liquid swine manure (LSM), composted swine manure (CSM) resulted in 57% reduction of soil N2O emissions during February to April in 2005, but emissions during the same period in 2006 were not affected by treatments. This effect was related to fall and winter weather conditions with the significant reduction occurring in the year when soil freezing was more pronounced. The DNDC (DeNitrification-DeComposition) model was tested against data measured during the non-growing seasons from 2000 to 2004, for farming with conventional management at the Elora Research Station, Ontario, Canada. The objective was to assess the ability of the DNDC model to simulate non-growing season N2O fluxes from soils in southwestern Ontario. Comparison between model-simulated and measured data indicated that background fluxes were relatively well predicted. The spring thaw N2O flux event was correctly timed by the DNDC model, but was smaller than the measured spring thaw event. Though there was no N2O emission event measured in early May, the DNDC model predicted a large event, simultaneous with the physical release of predicted ice-trapped N2O. Removing the large and late predicted emission peak and increasing the contribution of newly produced N2O due to denitrification to the early spring thaw event were proposed. Three data sets from studies conducted in Ontario, Canada were used to estimate and compare the overall GHG (N2O and methane) emissions from LSM and CSM. Compared to LSM storage, the composting process reduced GHG emissions by 35% (CO2-eq), mainly due to decreased methane fluxes. Land application of CSM showed a 38% reduction of total GHGs (CO 2-eq), compared to fall application of LSM. In comparison to liquid swine manure management systems, aerobic composting reduced the overall GHG emissions on a CO2-equivalent basis by 35%.

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 enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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