Réponse du soya à la fertilisation minérale en éléments majeurs NPK sur des sols classés de riches à excessivement riches en phosphore ou en potassium des Basses Terres du Saint-Laurent
Notice bibliographique
Résumé
In the scientific literature there are numerous studies on soybean response to major mineral NPK elements. But there are few research data on this topic for the Lowland soils of the Saint-Lawrence Valley. A 3-yr study was conducted in 1994, 1995, and 1996 on three representative soil types of the lowland Saint-Lawrence Valley region: Dujour, Sainte-Rosalie and Saint-Urbain. These soils are classified from rich to excessively rich in available phosphorus and potassium as measured by the Mehlich 3 method. Results of this study indicate that yield is rarely significantly influenced by levels of nitrogen, phosphorus or potassium fertilization. Moreover, there are no significant interactions among those elements and soybean grain yield. Other observed variables (specific weight, grain visual quality, 100-seed weight, seed protein and oil contents) were generally not affected by the different levels of nitrogen, phosphorus or potassium fertilization. There were few significant interactions between major elements and those variables. Generally, soybeans did not respond to NPK mineral fertilization on representative soils of the Lowland Saint Lawrence Valley region classified from rich to excessively rich in available phosphorus and potassium. Key words: Soybean, fertilization, nitrogen, phosphorus, potassium, yield
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».