Synergism of Nitrogen Rate and Foliar Fungicides in Soft Red Winter Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Projected global demand for small grain cereals emphasizes the need for sustainable intensification with higher crop yields. Field studies on soft red winter wheat (Triticum aestivum L.) examined interactions among three fertilizer N rates, eight fungicide application strategies, and various cultivars grown in nine field environments in Ontario, Canada. A synergistic response occurred when a high rate of N was applied with a fungicide strategy that controlled disease. Overall, compared to a typical N rate of 100 kg ha−1 and no fungicide, yields increased by an average of 1.45 Mg ha−1 when N was applied at 170 kg ha−1 with the most intensive fungicide treatment pooled across sites. This yield response varied from 0.80 to 2.11 Mg ha−1 depending on field site and pooled across cultivars. Fungicide strategies that included a T2 (flag leaf timing) or T3 (anthesis timing) produced the highest yields across environments, especially at the high N rate and in most cultivars. The crop response to fungicide depended on the susceptibility of the cultivar to foliar disease and whether the field environment was favorable for disease development. High N rates increased spike numbers and kernels spike−1, whereas fungicides mainly increased kernel weight and kernels spike−1. Prior to an economic analysis, results from this study indicates clear potential for increasing wheat performance by intensifying management with increasing N and deploying fungicide application strategies, especially in some cultivars and in high yielding environments that may be favorable for disease development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».