In-crop application effect of nitrogen fertilizer on grain protein concentration of spring wheat in the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Due to the price premium for high-protein wheat (Triticum aestivum L.), many producers are interested in the efficacy of in-crop application of low rates of N fertilizer for increasing grain protein concentration (GPC). We conducted field studies at 26 site-years in Alberta, Saskatchewan and Manitoba from 1998 to 2000 to determine if in-crop application (tillering, boot stage or anthesis) of N fertilizer [broadcast ammonium nitrate (AN) or foliar urea-ammonium-nitrate solution (UAN); 15 kg N ha-1] could economically increase GPC of a Canada Western Red Spring (CWRS) wheat cultivar (AC Barrie). Basal N fertilizer rates were 60 and 120 kg N ha-1. The average increase in GPC due to in-crop N application was 3 g kg-1. The increase in GPC was similar at basal N rates of 60 and 120 kg N ha-1. Broadcast AN and foliar-applied UAN were generally equally effective at increasing GPC, but were not more effective than application at the time of seeding. Late application tended to increase GPC more effectively than early application. The increase in GPC due to application of in-crop N was not economic at most sites in this study, but might be greater if applied under more N deficient conditions. Key words: Split N application, foliar, timing
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».