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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».