Plant‐Based Diagnostic Tools for Evaluating Wheat Nitrogen Status
Notice bibliographique
Résumé
The nitrogen nutrition index (NNI), based on critical plant N dilution curves, was developed to determine the in‐season N status of many species including wheat ( Triticum aestivum L.). We assessed the relationship between wheat NNI and two simpler diagnostic tools; namely, leaf nitrogen (N L ) concentration and chlorophyll meter (CM) readings. The study was conducted at six site‐years (2004−2006) in Québec, Canada, using four to eight N fertilizer rates (0−200 kg N ha −1 ). Leaf N concentrations and CM readings were determined from the uppermost collared leaf during the growing season along with NNI determinations. Generally, NNI, N L concentrations, and CM readings increased with increasing N rates. Leaf N concentrations and CM readings were significantly related to NNI during the growing season. Normalization of the CM values, relative to high N plots (relative chlorophyll meter [RCM] readings), improved the relationship with NNI by reducing site‐year differences. However, variation among sampling dates was observed in all relationships. By restricting the sampling dates to essentially the elongation stage, the relationship between NNI and N L (NNI = −0.43 + 0.035 N L ; R 2 = 0.52), CM (NNI = −0.64 + 0.039 CM; R 2 = 0.68), or RCM (NNI = −1.31 + 2.45 RCM; R 2 = 0.82) was generally improved. Nitrogen concentration, CM reading, or RCM reading of the uppermost collared leaf, preferably at the elongation stage, can therefore be used to assess the nutritional status of spring wheat.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».