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Enregistrement W2020507698 · doi:10.2134/agronj2008.0016

Chlorophyll Measurements and Nitrogen Nutrition Index for the Evaluation of Corn Nitrogen Status

2008· article· en· W2020507698 sur OpenAlexafffund
Noura Ziadi, Marianne Brassard, Gilles Bélanger, Annie Claessens, Nicolas Tremblay, Athyna N. Cambouris, Michel C. Nolin, Léon‐Étienne Parent

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésHuman fertilizationNitrogenChlorophyllCropGrain yieldZea maysPoaceaeAgronomyAnimal scienceMathematicsChlorophyll aYield (engineering)Growing seasonChemistryHorticultureBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant‐based diagnostic techniques are used to determine the level of crop N nutrition but there is limited comparative research on the different methods. Our objectives were to establish the relationship between chlorophyll meter (CM) readings and N nutrition index (NNI) during the corn (Zea mays L.) growing season, and to compare both methods as diagnostic tools for predicting grain yield response to N fertilization. The study was established at eight site‐years using four to seven N fertilization rates. The CM readings from the youngest collared leaf were taken on five to eight sampling dates in 2004, 2005, and 2006 along with NNI determinations. Generally, CM readings and NNI increased with increasing N rates. Chlorophyll meter readings and relative CM (RCM) readings were related to NNI, but the intercepts and/or slope of the response curves varied with site‐year. Because they are site‐specific, these relationships may not be reliable indicators of corn N status. The relationship between CM readings and relative grain yield (RY) at stage of development ≈V12 was also site‐specific. Relative CM readings (RY = −0.64 + 1.65 RCM if RCM ≤ 0.98 and RY = 0.97 if RCM > 0.98; R2 = 0.60) and NNI (RY = −0.34 + 1.47 NNI if NNI ≤ 0.88 and RY = 0.96 if NNI > 0.88; R2 = 0.79) at stage of development ≈V12 were related to RY. These two relationships were stable across site‐years and could be used to detect and quantify N deficiencies of corn.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations169
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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