Yield, Nitrogen Dynamics, and Fertilizer Use Efficiency in Machine-harvested Cucumber
Notice bibliographique
Résumé
The increase in fertilizer costs as well as environmental concerns has stimulated growers to re-evaluate their fertilizer applications to optimize nitrogen use efficiency (NUE) while maintaining crop yields and minimizing N losses. With these objectives, field trials were conducted at seven sites with five N rates (0 to 220 kg N/ha) of ammonium-nitrate applied preplant broadcast and incorporated as well as a split application treatment of 65 + 45 kg N/ha. In three contrasting years (i.e., cool/wet versus warm/dry versus average), N treatment had no observable effect on grade size distribution or brine quality. Based on the zero N control treatment, the limited yield response to fertilizer N was the result of sufficient plant-available N over the growing season. In the N budget, there was no difference between N treatments in crop N removal, but there was a positive linear relationship between N applied and the quantity of N in crop residue as well as in the soil after harvest. As expected, apparent fertilizer N recovery and N uptake efficiency were lower at 220 versus 110 kg N/ha applied preplant or split. The preplant and split applications of 110 kg N/ha were not different in yield, overall N budget, or NUE. Considering the short growing season, planting into warm soils, and the generally productive, nonresponsive soils in the region, growers should consider reducing or eliminating fertilizer N applications in machine-harvested cucumber.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».