Broccoli growth in response to increasing rates of pre-plant nitrogen. I. Yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen management is critical to the production of broccoli (Brassica oleracea L. italica Plenck). Field trials were conducted in 2001 and 2002 to determine the rate of pre-plant nitrogen required to optimize broccoli yield and quality. Seven rates of nitrogen (0, 50, 100, 150, 200, 300, 400 kg N ha -1 ) as ammonium nitrate were broadcast and incorporated before transplanting two broccoli cultivars, Captain and Decathlon. Maturity of the heads was delayed by 5 d at 0 kg N ha -1 compared with the other rates of applied N. Marketable yield was maximized at 243 to 272 kg N ha -1 for yield expressed in t ha -1 and 171 to 187 kg N ha -1 for yield expressed as cases ha -1 . Averaged over cultivar and year the most economical rate of nitrogen (MERN) ranged from 298 to 309 kg ha -1 , 50 kg higher than estimates for the maximum marketable yield derived from quadratic plateau models. The incidence of misshapen heads decreased and floret color improved as nitrogen rate increased, but hollow stem and head rot also increased with high rates of nitrogen. Floret NO 3 - -N concentration increased and vitamin C concentration decreased at high nitrogen rates. Applying the rates of nitrogen required to maximize yield may have negative economic and environmental consequences. However, restricting nitrogen also jeopardizes both yield and quality. Hence, the optimum amount of pre-plant nitrogen to apply to broccoli that balances yield, quality, economics and environmental concerns remains a complex issue. Key words: Brassica oleracea L. italica Plenck, color, postharvest, nutrition, hollow stem, vitamin C
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».