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Enregistrement W1813961184 · doi:10.4141/cjps2011-207

Review: Strategies to increase nitrogen use efficiency of spring barley

2012· article· en· W1813961184 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yadeta Anbessa, P. E. Juskiw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésAgronomyCultivarManureNitrogenYield (engineering)BiologyEnvironmental scienceFertilizerHuman fertilizationChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anbessa, Y. and Juskiw, P. 2012. Review: Strategies to increase nitrogen use efficiency of spring barley. Can. J. Plant Sci. 92: 617–625. Improvement in nitrogen use efficiency (NUE) is important to reduce input costs and the negative impact of excessive N on the environment. This review found that barley growers in western Canada have over the years adopted a number of improved N management strategies including soil testing and adjusting rate of N fertilization accordingly, switching from fall application to spring application of N fertilizers, and side-dressing placement of N that gives plant roots easier access to N nutrition. However, it is our opinion that use of variable N rates, choice of N fertilizer type that is less susceptible to losses, and improved manure management are some of the areas where further increase in NUE should be sought. As well, barley germplasms show substantial differences in NUE and genetic selection could increase NUE. Genetic improvement of NUE in barley should be possible both by the traditional breeding approach of crossing and pyramiding NUE genes from across different sources as well as through the development of transgenic barley. The integration of improved N management practices and more efficient cultivars may bring about a significant increase in NUE and ultimately grain yield of barley under the target moderate rate of N application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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