Soybean Responses to Potassium Placement and Tillage Alternatives following No‐Till
Notice bibliographique
Résumé
More information is needed about optimum potassium (K) fertilizer placement for soybean [ Glycine max (L.) Merr.] production in no‐till fields. This study was conducted at two locations in Ontario, Canada, from 1998 to 2000 to examine soybean responses to K placement methods and tillage systems on soils with a 5‐ to 7‐yr no‐till history and medium to high soil‐test K levels. Fertilizer K treatments (15‐cm deep banding in fall, 7.5‐cm shallow banding in spring, surface broadcast in fall, and a zero K control) were compared in three conservation tillage systems (fall zone‐till, fall disk, and no‐till). The K fertilizer rate was 100 kg ha −1 for all but the control treatment. Soybean row widths (76 or 38 cm) varied with tillage systems, and soybean rows were positioned above K fertilizer bands if applicable. Yield responses to K application occurred in the fall zone‐till and no‐till systems on some medium‐ to high‐testing soils. There was no significant leaf K or seed yield advantage to band placement compared to surface broadcasting, and to fall zone‐till or fall disk systems relative to no‐till, for soybean of similar row width. Neither leaf K nor seed yield was negatively affected by degree of soil K stratification. Despite vertical soil K stratification after continuous no‐till, there was no significant leaf K or yield benefit to replacing narrow‐row, no‐till soybean systems (involving surface K fertilizer application) with wide‐row zone‐till or no‐till systems (involving deep banding of K), or with narrow‐row, fall disk systems (involving surface‐applied, but tillage‐incorporated K).
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».