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Enregistrement W1990724419 · doi:10.2134/agronj2007.0119

Relationship between Phosphorus and Nitrogen Concentrations in Spring Wheat

2008· article· en· W1990724419 sur OpenAlexafffund
Noura Ziadi, Gilles Bélanger, Athyna N. Cambouris, Nicolas Tremblay, Michel C. Nolin, Annie Claessens

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensNational Association of Friendship CentresAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésShootNitrogenLimitingPhosphorusGrowing seasonPoaceaeAnimal scienceDry matterAgronomyHuman fertilizationBiomass (ecology)Grain yieldChemistryFertilizerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient management of P in crop production requires the development of tools to quantify the P status of plants. Our objectives were to establish the relationship between P and N concentrations of spring milling wheat ( Triticum aestivum L.) during the growing season and, in particular, to determine the critical P concentration required to diagnose P deficiency. Shoot biomass and P and N concentrations were determined weekly and grain yield was measured at harvest in an experiment with four to six N rates conducted over 2 yr (2004 and 2005) at three sites with adequate soil P for growth each year. Both shoot P and N concentrations decreased with time as shoot biomass increased during the growing season. They also increased with N fertilization, suggesting that they are closely related. The relationship between shoot P and N concentrations under nonlimiting N conditions is described by a linear function ( P = 0.94 + 0.107 N, R 2 = 0.59, P < 0.001; n = 76) in which concentrations are expressed in g kg −1 dry matter (DM). Under limiting N conditions (relative grain yield <0.80), the relationship was different ( P = 1.70 + 0.092 N ( R 2 = 0.48; P < 0.001; n = 19) with greater P concentrations for a given N concentration. These relationships approximate the critical P concentration under both nonlimiting and severely limiting N conditions. This critical P concentration can then be used to quantify the degree of P deficiency during the current growing season.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations65
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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