Notice bibliographique
Résumé
The efficient utilization of nitrogen (N) in grass production is essential to reduce the risks of water and air pollution, and the costs of production. Recent findings in grass physiology and agronomy should help in developing new tools to improve N utilization efficiency. A model of N dilution describing the decrease in plant N concentration with increasing shoot biomass under non-limiting N supply is used to define a critical N concentration in grasses required to reach maximum shoot growth and yield. The index of N nutrition (INN) is then calculated as the measured N concentration in a given situation divided by the critical N concentration. The INN is a diagnostic tool to quantify the level of N deficiency during growth cycles, and can also be used in crop modelling and in the interpretation of results from studies conducted over many sites and years. The "universality" of the model of N dilution is based on the increased proportion of structural to metabolic components during crop growth combined with the fact that the structural component has a lower N concentration. Inter- and intra-species differences in N concentration at a given shoot biomass can be related to differences in the proportion of leaves which are assumed to be equivalent to the metabolic component. Under N-deficient conditions, the reduction in grass growth is due to a reduction in the interception of solar radiation primarily through reduced leaf extension, and to a reduction in the conversion efficiency of intercepted radiation into shoot biomass primarily through an effect on biomass partitioning between roots and shoots. The concept of the critical N concentration based on the relationship between plant N concentration and shoot biomass is used to derive general and synthetic expressions of the effect of plant N nutrition on crop growth and crop growth processes. These recent findings on the relationship between N nutrition and the growth of forage grasses should result in the improvement of the efficiency of N utilization by a more precise fertilizer management and the development of more N efficient cultivars. Key words: Physiology, growth, photosynthesis, leaf, partitioning, model
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».