Interactive Effects of Landscape Position and Time of Application on the Response of Spring Wheat to Fall‐Banded Urea
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this experiment was to quantify the effect of landscape position and time of application on the agronomic efficiency of fall‐banded urea [CO(NH2)2] for spring wheat (Triticum aestivum L.) grown in the eastern prairie region of Canada. Landscape positions in this experiment were defined as high and low based on their relative elevations to one another within the field. Fertilizer treatments included urea banded at three different times in the fall (early, mid‐, and late fall), in the spring at planting, plus a control with no fertilizer N added. In the low landscape positions, grain yield, total crop N uptake, grain yield increases (GYI), and crop nitrogen use efficiency (NUE) for fall‐banded urea (all relative to spring‐banded urea) increased linearly with delayed application dates and declining soil temperatures on date of application. However, only crop N uptake and NUE were related to cumulative soil heat units (SHU) from date of fertilizer application until freeze‐up, and no measure of crop response to N was related to cumulative nitrification heat units (NHU). In the high landscape positions, the performance of fall‐banded urea was not related to any measures of time and/or soil temperature. These results can be used to predict the increase in crop response to fall‐banded N as a result of delaying application in low areas of the landscape. Our study also shows that date of application and soil temperature are robust and practical indicators for determining the appropriate time to fall‐band urea fertilizer in these areas.
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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 ».