IMPROVING YIELD IN ALFALFA SEED STANDS WITH BALANCED FERTILIZATION
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted from 2000 to 2007 on three-year or older alfalfa stands grown for seed production at various sites in northeastern Saskatchewan to determine the influence of balanced application of phosphorus (P), sulfur (S), or potassium (K) fertilizers on seed yield and longevity of alfalfa stands. Survey trials were also conducted to determine the possible reasons for low seed yields on some alfalfa seed fields by comparing “bad” (i.e., low alfalfa seed-yielding) and “good” (i.e., high alfalfa seed-yielding) areas within alfalfa seed stands. The results of alfalfa seed field survey trials suggest that poor seed yields in “bad” areas compared to “good” areas in most alfalfa stands were due to nutrient deficiencies and/or a soil fertility imbalance, as evidenced by soil tests for available nutrients. The findings of field research experiments indicated that application of P, K, or S fertilizer nutrients was essential to obtain optimum seed yield in most cases under normal soil moisture conditions. This also suggests the importance of balanced fertilization in increasing longevity of alfalfa seed stands over a number of years. In summary, the findings suggest that when a soil is testing low (or deficient) in a nutrient and alfalfa growth is reduced, then alfalfa seed producers should consider application of fertilizers to supply adequate amounts of nutrients lacking in the soil. However, it is still difficult to predict accurately if a profitable alfalfa seed yield response to fertilization would occur, particularly when the soils are testing marginal in some nutrient levels and alfalfa seed yields are often reduced by dry weather conditions and/or frost damage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».