Herbicidal weed control and crop-year NPK fertilization improves lowbush blueberry (<i>Vaccinium angustifolium</i> Ait.) production
Notice bibliographique
Résumé
Past research has shown that fertilizer applied in the vegetative year can increase yield, but not always. Fertilizer applied in the crop year without weed control also has been shown to increase yield. The present study, conducted on a natural lowbush blueberry stand for 8 yr, compared the effects of factorial combinations of two rates each of N (0, 60), P (0, 26), and K (0, 50 kg ha−1) applied either in the vegetative or crop year, with or without weed control. Greatest production was obtained with weed control, which increased ripe fruit yield by 247% over that from plots without weed control. Nitrogen alone or P and K with N also increased yield, but only when applied in the crop year to weed-controlled plots. Phosphorous or K alone was of little benefit. Nitrogen increased ripe fruit yield from 3910 (unfertilized plots with weed control) to 4440 kg ha−1 and in combination with P and K to 5520 kg ha−1. Yield increases from weed control and N were due to increased berry weight and hastened maturity, but weed control also increased total berry number. The increase by P and K was due to an increase in total and ripe berry numbers. Nitrogen applied in the vegetative year, although producing more flower buds m−2 than when applied in the crop year, gave lower yields. Fruit abortion, due to insufficient nutrients in the crop year, particularly N, is suspected to be the reason for the reduced yield. Key words: Lowbush blueberry, Vaccinium angustifolium, yield flower buds, weed control, fertilizer, herbicide
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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 ».