Corn Response to Nitrogen is Influenced by Soil Texture and Weather
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Soil properties and weather conditions are known to affect soil N availability and plant N uptake; however, studies examining N response as affected by soil and weather sometimes give conflicting results. Meta‐analysis is a statistical method for estimating treatment effects in a series of experiments to explain the sources of heterogeneity. In this study, the technique was used to examine the influence of soil and weather parameters on N response of corn ( Zea mays L.) across 51 studies involving the same N rate treatments that were performed in a diversity of North American locations between 2006 and 2009. Results showed that corn response to added N was significantly greater in fine‐textured soils than in medium‐textured soils. Abundant and well‐distributed rainfall and, to a lesser extent, accumulated corn heat units enhanced N response. Corn yields increased by a factor of 1.6 (over the unfertilized control) in medium‐textured soils and 2.7 in fine‐textured soils at high N rates. Subgroup analyses were performed on the fine‐textured soil class based on weather parameters. Rainfall patterns had an important effect on N response in this soil texture class, with yields being increased 4.5‐fold by in‐season N fertilization under conditions of “abundant and well‐distributed rainfall.” These findings could be useful for developing N fertilization algorithms that would prescribe N application at optimal rates taking into account rainfall pattern and soil texture, which would lead to improved crop profitability and reduced environmental impacts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle