Corn Yield Response to Nitrogen at Multiple In‐Field Locations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Improving N management for corn ( Zea mays L.) production with precision agriculture technologies requires that spatial N recommendations adequately represent in‐field variability in N availability. Our objective was to evaluate corn response to increasing N rates in several in‐field locations that represented the range of soil organic matter (OM) content in the field. In a 2‐yr study, three center pivot–irrigated fields were selected in south‐central Kansas and south‐central Nebraska. Four or five locations were selected within each field. At each location, five or six N treatments (0–336 kg N ha −1 ) were surface‐applied early in the growing season. The minimum N rate to achieve maximum yield varied by as much as 130 kg N ha −1 among in‐field locations at three site‐years. The least amount of N to achieve maximum yield did not coincide with locations representing greater soil OM. Yield response at two site‐years was the same among in‐field locations; however, mean yield among in‐field locations varied by as much as 4.2 Mg ha −1 , representing potential for improvement in N use efficiency. Leaf tissue N was below the critical threshold for 60 to 100% of observations at three different in‐field locations but below the critical threshold for <35% of the observations at all other in‐field locations. The reason for the discrepancy in N availability among in‐field locations was not conclusively identified but was not only related to soil OM content. Variable N recommendations based only on soil OM is too simplistic to reflect variability in N availability within a field.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle