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Enregistrement W7162018058 · doi:10.82308/9908

Soluble and particulate nitrogen losses from tile drained fields in Southern Quebec, Canada

2013· dissertation· en· W7162018058 sur OpenAlexaboutno aff
Sogol Rasouli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTile drainageDrainageTileSurface runoffParticulatesManureHydrology (agriculture)Soil waterEutrophication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eutrophication and cyanobacteria blooms are a growing problem in Missisquoi Bay of Lake Champlain in southern Quebec, and these are largely attributed to non-point source phosphorus and nitrogen (N) pollution from agricultural land in the surrounding watersheds. Residual soil N left after crop harvest contains soluble and particulate forms of N that are at risk of being transported from tile drained agricultural fields to waterways. This study aimed to find the sources of soluble N (mainly nitrate; NO3-N) and particulate organic N (PON) that are susceptible to loss, and the transport pathways by which they move to surface water through tile drained agricultural fields. Water samples were collected at the tile drainage outlet of fields with a clayey and a sandy soil during fall 2010, spring and fall 2011 and spring 2012. There was 1.3 times greater NO3-N concentration and 1.1 fold higher PON concentration in tile drainage water from sandy soil than clayey soil and electrical conductivity measurements indicated that preferential flow was the main pathway for PON loss from clayey soil. Using a dual stable isotopes of δ15N and δ18O of NO3 -N coupled with a mixing model, inorganic NH4 fertilizer was found to be the most important contributor to the NO3-N pool in tile drainage water within two weeks of fertilizer application; however, microbially-processed NO3-N was the main source (40 to 49% of NO3-N in tile drainage water) when crops were not growing in the field. Sources of PON in tile drainage water were manure N (47%) and plant residue N (20%) from topsoil layer of the clayey soil, while soil organic N (SON) contributed 94% of PON lost from the topsoil of the sandy soil. More specifically, the PON pool contained N-rich soil organo-mineral complexes from the top soil layer that reached the tile drains by preferential flow pathways. Decreasing NH4 inputs from fertilizer and allocating sufficient N credits to manure and legume residue inputs could reduce the buildup of NO3-N and organic N, thereby reducing NO3-N and PON losses from these sources. I conclude that source fingerprinting techniques using stable isotope tracers are an effective way of assembling information on the susceptibility of N inputs to loss and transport pathways, which need to be considered when choosing best management practices to reduce non-point source N pollution from the agricultural sector.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,208

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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