Opportunities for improved fertilizer nitrogen management in production of arable crops in eastern Canada: A review
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing public pressure to reduce the environmental impacts of agricultural production. Therefore, one key challenge to producers is to manage their crop production systems in order to minimize losses of nitrogen to air or water, while achieving crop yield and quality goals. Many strategies have been developed in recent years to meet this challenge. These include: development of new tools to measure crop N status in order to refine in-season fertilizer N management, development of new soil N tests to improve prediction of soil N supply, development of new fertilizer N products with release patterns more closely matched to crop N uptake patterns, and development of site-specific N management strategies. We review the opportunities and limitations to these new strategies within different arable crop production systems under the humid and sub-humid soil moisture regimes present in eastern Canada. Future research opportunities to improve the efficiency of fertilizer N utilization include development of practical methods to predict the magnitude of soil N mineralization; refinement of decision-making processes which take into consideration the crop N status and soil properties as a basis for variable rate fertilizer N application; development of affordable controlled-release fertilizer N products with improved N release characteristics; development of practical methods for capturing and recycling nutrient-laden drainage water; development of gene expression profiling based techniques to identify crop N stress; and application of crop genomics and molecular breeding techniques to accelerate the development of new cultivars with increased N use efficiency. Key words: Soil N tests, plant N tests, nitrogen fertilizers, nitrogen cycling
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».