Effect of Nitrogen Source and Weed Management Systems on No-Till Corn Yields
Notice bibliographique
Résumé
Field research was conducted at upstate Missouri to evaluate the impact of weed management systems and pre-plant nitrogen source selection [polymer-coated urea, (PCU); anhydrous ammonia (AA), urea, and ammonium nitrate (AN)] and side dressed urea ammonium nitrate (UAN) at 168 kg N ha-1 on no-till corn grain yield and weed growth. Small-seeded broadleaf weed heights responded differently to PCU and anhydrous ammonia in the two years of study. Corn heights were greater with AN and urea compared to PCU, AA, and side dressed UAN 7 to 9 weeks after planting. Nitrogen fertilizer source selection and weed management system affected total weed biomass (giant foxtail, common waterhemp, and common lambsquarters) at physiological maturity of corn. However, these factors showed no interactive effect on corn grain yields. An early postemergence application of atrazine + dimethenamid-P + glyphosate reduced total weed biomass 86% and 92% compared to atrazine + dimethenamid-P applied preemergence following AA and the non-fertilized control, respectively. A two-pass postemergence system (glyphosate followed by glyphosate) had 74 to 79% greater weed biomass compared to residual systems when following PCU. All weed management systems increased yield 1.5 to 5.09 Mg ha-1 compared to the non-treated control, and no yield difference was observed among weed management systems. PCU, AA, and side dressed UAN are preferred over broadcast urea for integrated weed management of no-till corn production in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 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 ».