Critical Tissue Identification and Soil–Plant Nutrient Relationships in Dicer Carrot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fertility management has been a major concern for carrot growers because there has been little or no yield response to fertilizer application in various trials, even when fertilizer is based on soil test recommendations. Tissue testing may be an appropriate method to manage fertilizer applications to carrots. A greenhouse trial was conducted to identify critical tissue(s) at various growth stages that correlate with yield, establish relationships between nutrient concentrations of critical tissue(s) and nutrient concentrations in soil, and establish relationships among nutrient concentrations of critical tissue(s), nutrient concentrations in soil, and yield. Critical tissues varied for each nutrient studied at each growth stage. Correlations revealed significant relationships between nutrient concentrations of critical tissues and soil largely at active bulking but very few at initiation of bulking. Trend graphs revealed tissue zinc (Zn) concentration had the strongest relationship with yield. There was a significant difference in root fresh weight (RFW) with nitrogen (N) at 100 µg/g, significantly higher than at 0, 300, 350, and 400 µg/g. Greenhouse results suggest fertilizer with an N equivalent of 100 µg/g optimized yields.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».