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Enregistrement W2003832924 · doi:10.2134/agronj14.0451

A Model of Critical Phosphorus Concentration in the Shoot Biomass of Wheat

2015· article· en· W2003832924 sur OpenAlexaffabout
Gilles Bélanger, Noura Ziadi, Denis Pageau, Cynthia A. Grant, Merja Högnäsbacka, Perttu Virkajärvi, Zhengyi Hu, Jia Lu, Jean Lafond, Judith Nyiraneza

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensBrandon UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShootPhosphorusHuman fertilizationFertilizerBiomass (ecology)NutrientAgronomyAnimal scienceChemistryCropHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical nutrient concentrations are required for assessing the level of crop nutrition. Our objectives were to validate an existing model of critical phosphorus concentration ( P c = 0.94 + 0.107 N ) in the shoot biomass (SB) of wheat ( Triticum aestivum L.) and to assess the alternative approach of expressing P c as a function of SB rather than shoot N concentration ( N ). We applied four rates of P fertilizer (0, 10, 20, and 30 kg P ha −1 ) on soils with a low to medium available P concentration at four locations in three countries (Normandin [Canada; 2010, 2011, 2012], Brandon [Canada; 2010, 2012], Ylistaro [Finland; 2010, 2011], and Beijing [China; 2012]) for a total of 8 site‐years. Shoot biomass, and N and P concentrations were measured on five dates with 1‐wk intervals from vegetative to late heading stages of development, and grain yield was measured. Increasing P fertilization did not increase grain yield at any of the 8 site‐years and had little effect on SB. Under nonlimiting P conditions achieved in most cases with no applied P, the allometric relationship between P c and SB differed among locations, while the relationship between P c and shoot N concentration ( P c = −0.677 + 0.221 N − 0.00292 N 2 , R 2 = 0.82, P < 0.001) was independent of locations. This model of critical P concentration predicts lower P c values than that previously reported, mostly for high shoot N concentrations. This predictive model of P c can be used to quantify the degree of P deficiency during the wheat 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,132

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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