Leaf Tissue Testing and Soil and Plant Tissue Relationships for Nitrogen Management in Carrots
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N) management in carrot (Daucus carota L. var sativus) production systems is critical for increasing efficiency of crop production, decreasing costs, and decreasing nitrate leaching losses to groundwater. Leaf tissue testing may be an appropriate method to monitor and meet carrot N requirements. A field trial was conducted in three locations to 1) determine if “critical tissues” identified in previous research are appropriate for leaf tissue testing in N management of carrots, 2) determine the effects of various N regimes on soil and tissue N concentrations, 3) describe the relationships among soil N concentrations, tissue N concentrations, and yield for several N regimes, and 4) study the effects of N regimes on growth, yield, and recovery of marketable grades of carrots. Nitrogen critical tissues for leaf tissue testing were not useful in N management. Overall, results showed no significant differences in soil and tissue N levels due to increasing N regimes. Correlations among soil, tissue, and yield differed at each harvest but most were not significant. N concentration was higher in soils at a depth of 0–15 cm compared to 15–30 cm. Total N concentrations in tissues decreased over sequential harvests. No clear relationships emerged comparing tissue NO3‐N to soil N measurements over the entire growing season. There were no significant differences in growth and yield of carrots in response to N regimes. Interestingly, a N rate of 0 kg/ha had significantly more fancy‐grade carrots than a N rate of 200 kg/ha. There were no significant differences in culls due to increasing N application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».