Nutrient signature of Quebec (Canada) cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.)
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizer recommendations for cranberry crops are guided by plant and soil tests. However, critical tissue concentration ranges used for diagnostic purposes are inherently biased by nutrient interactions and physiological age. Compositional data analysis using isometric log ratios (ilr) of nutrients as well as time detrending can avoid numerical biases. The objective was to derive unbiased nutrient signature standards for cranberry in Quebec and compare those standards to literature data. Field trials were conducted during 3 consecutive years with varying P treatments at six commercial sites in Quebec. Leaf tissues were analyzed for N, P, K, Ca, Mg, B, Cu, Zn, Mn and Fe. The analytical results were transformed into ilr nutrient balances of parts and groups of parts. High-yield reference ilr values were computed for cranberry yielding greater than 35 Mg ha-1. Many cranberry fields appeared to be over-supplied with K and either under-supplied with Mn or over-supplied with Fe as shown by their imbalanced [K | Ca, Mg] and [Mn | Fe] ratios. Nutrient concentration ranges from Maine and Wisconsin, USA, were combined into ilr values to generate ranges of balances. It was found that these nutrient ranges were much too broad for application in Quebec or outside the Quebec ranges for the [Ca | Mg] and the [Mn | Fe] balances, that were lower compared to those of high yielding cranberry crops in Quebec.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».