Residual Soil Nitrate after Potato Harvest
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen loss by leaching is a major problem, particularly with crops requiring large amounts of N fertilizer. We evaluated the effect of N fertilization and irrigation on residual soil nitrate following potato (Solanum tuberosum L.) harvests in the upper St-John River valley of New Brunswick, Canada. Soil nitrate contents were measured to a 0.90-m depth in three treatments of N fertilization (0, 100, and 250 kg N ha(-1)) at two on-farm sites in 1995, and in four treatments of N fertilization (0, 50, 100, and 250 kg N ha(-1)) at four sites for each of two years (1996 and 1997) with and without supplemental irrigation. Residual soil NO3-N content increased from 33 kg NO3-N ha(-1) in the unfertilized check plots to 160 kg NO3-N ha(-1) when 250 kg N ha(-1) was applied. Across N treatments, residual soil NO3-N contents ranged from 30 to 105 kg NO3-N ha(-1) with irrigation and from 30 to 202 kg NO3-N ha(-1) without irrigation. Residual soil NO3-N content within the surface 0.30 m was related (R2 = 0.94) to the NO3-N content to a 0.90-m depth. Estimates of residual soil NO3-N content at the economically optimum nitrogen fertilizer application (Nop) ranged from 46 to 99 kg NO3-N ha(-1) under irrigated conditions and from 62 to 260 kg NO3-N ha(-1) under nonirrigated conditions, and were lower than the soil NO3-N content measured with 250 kg N ha(-1). We conclude that residual soil NO3-N after harvest can be maintained at a reasonable level (<70 kg NO3-N ha(-1)) when N fertilization is based on the economically optimum N application.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».