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Enregistrement W1983286353 · doi:10.4141/cjps08189

Effectiveness of seed-soaked Cu, autumn- versus spring-applied Cu, and Cu-treated P fertilizer on seed yield of wheat and residual nitrate-N for a Cu-deficient soil

2009· article· en· W1983286353 sur OpenAlexvenueaboutno aff
S. S. Malhi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoamSeedingChemistryFertilizerAgronomyYield (engineering)Soil waterMetallurgyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three field experiments were conducted from 2005 to 2007 to determine the effects of seed-soaking in Cu EDTA liquid, autumn versus spring application of granular Cu sulphate, and granular Cu-treated monoammonium phosphate (MAP) fertilizer on seed yield and Cu uptake of wheat, and residual nitrate-N in the soil profile on a Cu-deficient Dark Gray Luvisol (Boralf) sandy loam near Porcupine Plain, Saskatchewan, Canada. In exp. 1, seed soaked in Cu EDTA liquid at 0.04 to 0.16 kg Cu ha -1 increased seed yield substantially, in spite of a significant reduction in plant emergence in most cases. But, seed yield increases from the seed soaked in Cu EDTA liquid were lower compared with foliar-applied Cu EDTA liquid at 0.50 to 1.00 kg Cu ha -1 , or compared with surface spray-broadcast and incorporation of Cu EDTA liquid into soil in spring prior to seeding at 4.0 kg Cu ha -1 . Seed yield trend was two foliar applications of Cu EDTA liquid > soil surface spray-broadcast and incorporated Cu EDTA liquid > one foliar application of Cu EDTA liquid > seed-soaked Cu EDTA liquid. In exp. 2, for granular Cu sulphate in the first year, only previous autumn application increased seed yield significantly when applied at 4.0 kg ha -1 . For spring application, seed yield was highest when solution Cu EDTA at 4.0 kg ha -1 was spray-broadcast on the soil surface and incorporated into soil prior to seeding. In exp. 3, application of granular Cu-treated MAP fertilizer had no significant effect on seed yield. The Cu uptake by seed usually followed`the same trends as seed yield. In all experiments, the partial factor productivity (seed yield per unit of nutrient applied) was much higher when N was applied in combination with Cu (15.3 to 29.8 kg seed kg -1 applied N ha -1 ) compared with N alone (5.7 to 7.7 kg seed kg -1 applied N ha -1 ). In exp. 1, the amounts of residual nitrate-N in the 0-90 cm soil profile after three annual N fertilizer applications were 3.3 to 4.0 times higher in the zero-Cu control than in the Cu fertilizer treatments. Overall, seed yields of wheat were highest with two foliar applications of Cu at low rates, or with soil spray/broadcast and incorporation of solution Cu in spring at a relatively high rate, which is also expected to have long-term residual effects on crop yield. For granular Cu sulphate, the results indicated that deficiency of Cu in wheat can be corrected by surface-broadcast application at a relatively high rate in the previous autumn, followed by its incorporation into soil in the spring at seeding. The results also indicate that by soaking wheat seed in Cu EDTA solution at a very low rate, Cu deficiency in wheat can be prevented and seed yield increased, but less than the other Cu treatments. Accumulation and downward movement of residual nitrate-N in the soil profile can be minimized by preventing Cu deficiency in wheat crop with combined application of Cu and N fertilizers. Key words: Application time, Cu source, foliar application, granular Cu, growth stage, placement method, rate of Cu, seed-soaked Cu, soil incorporation, solution Cu

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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