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Enregistrement W2001385123 · doi:10.2134/agronj2009.0266

Determination of a Critical Nitrogen Dilution Curve for Spring Wheat

2010· article· en· W2001385123 sur OpenAlexafffundabout
Noura Ziadi, Gilles Bélanger, Annie Claessens, Louis Lefebvre, Athyna N. Cambouris, Nicolas Tremblay, Michel C. Nolin, Léon‐Étienne Parent

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésDilutionAgronomyShootGrain yieldPoaceaeWinter wheatSpring (device)Yield (engineering)Dry matterAnimal scienceChemistryMathematicsHorticultureBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant‐based diagnostic tools of N deficiency can be based on the concept of critical N dilution curves describing whole‐plant critical N concentration (Nc; g kg−1 of dry matter [DM]) as a function of shoot biomass (W; Mg DM ha−1). This has been tested for several crops, including winter wheat (Triticum aestivum L.) but has not been tested for spring wheat. Our objectives were to determine a critical N dilution curve specific to spring wheat, to compare this curve with existing critical N dilution curves for winter wheat, and to assess the plausibility of using it to estimate the level of N nutrition. The study was conducted at six site‐years (2004–2006) in Québec, Canada, with four to eight N fertilization rates (0–200 kg N ha−1). Shoot biomass and N concentration were determined on five to eight sampling dates during the growing season, and grain yield was measured at harvest. A critical N dilution curve (Nc = 38.5 W−0.57) was determined for spring wheat and was different from those reported for winter wheat. The N nutrition index (NNI = Nobserved/Nc) calculated from this spring wheat critical N dilution curve was significantly related (R2 = 0.70; P < 0.001) to relative grain yield. This critical N dilution curve and the resulting NNI adequately identified situations of limiting and nonlimiting N nutrition and could be used to establish the N nutrition status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations144
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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