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Enregistrement W7110599992

Meta-analysis of 4R nitrogen management on direct nitrous oxide emissions from cropland in the Canadian Prairies and Northern Great Plain USA

2024· dissertation· en· W7110599992 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Grains Research Foundation
Mots-clésNitrous oxideNitrificationFertilizerNitrogenNutrientSoil waterGreenhouse gas
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural soils are a major source of direct and indirect emissions of the greenhouse gas nitrous oxide (N2O). The 4R nutrient stewardship framework, involving using the right source at the right time, rate, and place, can significantly reduce N2O emissions. Here a meta-analysis of reported studies conducted in Western Canada and Northern Great Plains of USA with similar climatic conditions (Köppen Dfb, warm summer humid continental climate) compared total emissions of N2O (ΣN2O, kg N2O-N- ha-1) for fertilizer sources (conventional fertilizers versus Enhanced Efficiency Fertilizers- EEFs), placement (broadcast versus band), timing of application (spring versus fall), and application rate. The results show that compared to conventional granular urea, the use of nitrification inhibitors, dual inhibitors (Super-U), and polymer-coated urea (PCU) significantly reduced ΣN2O by 35%, 48%, and 16%, respectively. Urease inhibitors had no effect on ΣN2O. Products containing nitrification inhibitors with UAN significantly reduced ΣN2O by 17%. Overall, the use of nitrification inhibitors reduced the fertilizer-induced N2O emissions by 67% from urea alone and by 30% from UAN alone. Compared to broadcast-incorporation, banding generally tended to decrease ΣN2O by 4%. Among banding depths, deep banding (> 6 cm) tended to decrease ΣN2O by 16% whereas shallow banding (< 6 cm) tended to increase ΣN2O by 5%. In case of banding positions, side banding and midrow banding tended to decrease ΣN2O by 2% and 4% respectively. Whereas compared to surface application, banding resulted in an increase of ΣN2O by 14%. Across banding depths, deep and shallow banding tended to increase ΣN2O by 3% and 20%, respectively. Among banding positions, side banding tended to decrease ΣN2O by 11% whereas midrow banding showed a considerate increase in ΣN2O by 40%. The fall application of fertilizer significantly reduced ΣN2O compared with spring application under specific soil conditions (i.e., pH < 7, and silt soil) but the overall impact was not statistically significant. Total and fertilizer-induced N2O emissions exhibited increasing trend with the increase in nitrogen (N) input. Based on the analysis we conclude that adopting the 4Rs can greatly reduce N2O emissions among the reviewed and sorted datasets.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,028
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,206
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'étudeMéta-analyse
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'admission2
Résumé présentoui

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