Critical Compositional Nutrient Indexes for Sweet Corn at Early Growth Stage
Notice bibliographique
Résumé
It would be instrumental to define nutrient norms from small‐size crop databases at the V4–V6 corn (Zea mays L.) growth stage for in‐season N fertilizer recommendations. Our objective was to derive Compositional Nutrient Diagnosis (CND) and Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) nutrient index ranges from a sweet corn database and to relate nutrient concentration and indexes to ear yield. A sweet corn database of 240 observations on commercial yields and N, P, K, Ca, and Mg concentrations in 30‐cm high corn seedlings were divided at random between survey (n = 200) and validation (n = 40) subpopulations. The proportion of low‐yield specimens in the survey population was computed at inflection point of a cubic cumulative variance ratio function and was associated with a chi‐square value (CND r2) of 3.9 that was confirmed in the validation subpopulation. Critical CND nutrient indexes were found to be symmetrical about zero as follows: −0.70 to +0.70 for N, −0.45 to +0.45 for P, −1.14 to +1.14 for K, −0.63 to +0.63 for Ca and Mg, and −1.05 to +1.05 for the residual filling value. Summing squared critical nutrient indexes also gave a CND r2 of 3.9, the minimum CND imbalance index for high‐yield targets (>6.7 Mg ha−1). Nutrient concentration values were little to closely related to CND indexes (R2 = 0.34–0.87). The DRIS and CND indexes were highly related to each other (R2 = 0.91–0.99). For N at V4–V6 growth stage, the CND N index was the most closely related to ear yield.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».