Irrigation and fertilizer management effects on processing cucumber productivity and water use efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were conducted to evaluate the response of processing cucumber (Cucumis sativus L.) to irrigation and fertilization strategies on a loamy sand in southwestern Ontario from 2001 to 2003. Dry matter accumulation, fruit yield, economic returns and water use efficiency were compared for (a) non-irrigated with conventional broadcast fertilizer applications (NI/B), (b) overhead sprinkler irrigated with conventional broadcast fertilizer applications (OHI/B), (c) surface drip irrigated with fertigation (DI/F) and (d) subsurface drip irrigated with fertigation (SDI/F). All irrigation methods enhanced yields, with drip irrigation coupled with fertigation showing significant advantages in terms of yield and economic returns compared with overhead irrigation and conventional fertilization practices. Irrigation increased dry matter accumulation, fruit yield and economic returns over non-irrigated treatments in a dry year, but only DI/F and SDI/F irrigation with fertigation increased these parameters in a wet year. Irrigation water use efficiency was greatest with SDI/F in 2 of 3 yr. This study indicates that processing cucumbers in Ontario benefit from irrigation, with drip irrigation/fertigation being more beneficial than overhead sprinkler irrigation. Subsurface drip irrigation systems increase irrigation water use efficiency over sprinkler and surface drip systems when higher than average temperatures coupled with lower than average rainfall are experienced on coarse-textured soils. Key words: Irrigation, fertigation, Cucumis sativus, yield
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle