N<sub>2</sub> fixation by soybeans grown with different levels of mineral nitrogen, and the fertilizer replacement value for a following crop
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was established to study the impact of added mineral N on the prediction of N2 fixation by soybean, and the consequences for the nature of any N credit that might be used to modify fertilizer recommendations to a following non-fixing crop. Nodulating and non-nodulating isolin es of soybean were grown with five rates of N fertilizer, and in a second year corn was grown in the same plots and its yield compared with a response curve. Yield, total N content, amount of N derived from soil, and fertilizer utilization of the nodulating isoline of soybean were not affected by fertilizer N. In contrast, mineral N inhibited nodulation and led to a decrease in the amount of N fixed. The balance of N in the soil was more negative for lower levels of applied N, but by the following spring the amount of mineral N in the soil was the same in all plots. The yield of corn was greater in the plots that had grown nodulating soybean than the non-nodulating isoline. The N fertilizer replacement value of 25 (8 kg N ha-1 resulted from a greater amount of root residues in the nodulating soybean, together with a C:N ratio that would favour faster mineralization than in the non-nodulating isoline. Key words: Corn, mineral N, N credit, fixation, soybean
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».