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Enregistrement W1989866415 · doi:10.4141/cjps06001

Rate and time of fertilizer nitrogen application on yield, protein and apparent efficiency of fertilizer nitrogen use of spring wheat

2007· article· en· W1989866415 sur OpenAlexfundvenueno aff
Bernie J. Zebarth, Elizabeth Botha, Harm van Rees

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésFertilizerAgronomyNitrogenYield (engineering)Grain yieldCropAmmonium nitrateSeedingEnvironmental scienceMathematicsCrop yieldChemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of an in-season measurement of crop nitrogen (N) status to optimize fertilizer N management has been proposed as a means of optimizing yield of spring wheat while minimizing environmental N losses. This study determined the effect of the rate and time of fertilizer N application on the grain yield, grain protein, and apparent recovery of fertilizer N in grain and in the above-ground plant for spring wheat (Triticum aestivum L.) in 2001–2003, and evaluated the use of a SPAD-502 meter to measure crop N status in spring wheat. Sixteen N fertility treatments were used, including application of different rates of fertilizer N (0–160 kg N ha - 1 ) applied pre-seeding (ZGS 0), at tillering (ZGS 21) and at shooting (ZGS 32) as ammonium nitrate. Split N application provided no benefit in terms of grain yield or apparent recovery of fertilizer N. Application of fertilizer N at ZGS 32 reduced crop yield and apparent recovery of fertilizer N compared with N application at ZGS 0. Application of fertilizer N at ZGS 21 reduced yield and apparent recovery of fertilizer N in grain in 2 of 3 yr, but had no effect on apparent recovery of fertilizer N in the above-ground plant. Delayed fertilizer N application generally increased grain protein. Fertilizer N can be applied at ZGS 21 as required to optimize grain yield provided at least some fertilizer N is applied prior to seeding; however, crop N status cannot reliably be assessed at this time using a SPAD-502 meter. Crop N status can be assessed at ZGS 32 using a SPAD-502 meter; however, fertilizer N application at this time primarily influences grain protein rather than grain yield. These results highlight the need for a means of predicting soil N mineralization potential in order to optimize grain yield in humid environments where carry-over of soil nitrate from the previous growing season is limited. Key words: Triticum aestivum; N mineralization; soil N supply; SPAD-502 meter, leaf chlorophyll index

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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations37
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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