Rate and timing of nitrogen fertilization of Russet Burbank potato: Yield and processing quality
Notice bibliographique
Résumé
Split fertilizer N application is thought to improve fertilizer N use efficiency of potato, primarily by reducing NO3 leaching losses. This study evaluated the effects of the rate and timing of N fertilization on yield and processing quality of Russet Burbank potato under rain-fed production. Trials conducted in 1999–2001 included different fertilizer N rates (0–160 kg N ha-1 in 1999 and 0–200 kg N ha-1 in 2000 and 2001) applied either at planting according to normal grower practice, or at hilling, the latest time that granular fertilizer can practically be applied. Tuber total and marketable yield, size distribution, specific gravity, fry colour and tuber concentrations of NO3, sucrose and glucose were measured. Increasing rates of N fertilization increased tuber yield and tuber size, increased tuber NO3 concentration and decreased tuber specific gravity, but had little effect on tuber sugar concentrations or fry colour. Season-to-season variations in total tuber yield responses to N fertilization rate were attributed primarily to variation in soil N supply. Timing of N application had little effect on tuber yield, size distribution or processing quality under adequate soil moisture conditions. However, under dry soil conditions, split N application reduced tuber yield and tuber size. Key words: Solanum tuberosum, tuber specific gravity, tuber nitrate concentration, fry colour
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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 | 0,001 |
| 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 ».