The influence of nitrogen, phosphorus and potash fertilizer application on oat yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Western Canada has become one of the key production areas for oat (Avena sativa L.) in North America. Limited information is available regarding fertilizer management strategies to optimize yield and quality in this environment. An experiment was conducted at two locations in southern Manitoba in 2000, 2001 and 2002 to assess the impact of factorial combinations of N (0, 40, 80, 120 kg N ha -1 as urea), P (0, 13, 26 kg P ha -1 as monoammonium phosphate), and KCl (0, 33 kg K ha -1 ) on the growth, yield and quality of AC Assiniboia oat. Low to moderate N rates significantly increased yield, with optimum relative yield achieved with a plant-available N supply of approximately 100 kg N ha -1 . Increasing N rate also increased lodging and reduced test weight, kernel weight and kernel plumpness, suggesting that optimal N management must balance yield improvement against reductions in grain quality. Phosphorus application increased yield in 2 of 6 site-years, but had no overall effect on quality. Application of KCl resulted in small increases in yield (88 kg ha -1 ), kernel weight and kernel plumpness on moderate to high K soils, which were not likely to provide a significant economic benefit. The lack of consistent interactions among N, P, and KCl suggests that these nutrients may be managed individually. Key words: Oat, nitrogen, phosphorus, potassium chloride, yield, quality
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».