Relation of yield of corn (<i>Zea mays</i> L.) to nitrogen in shoot and soil during the early-season following manure application to field plots
Notice bibliographique
Résumé
We investigated corn grain yield responses to early-season soil mineral N and plant N content following application of a variety of manures in Eastern Canada. Liquid cattle, liquid swine, straw-bedded poultry, wood-bedded poultry, and solid cattle manures were each applied at 100, 200, and 300 kg N ha -1 prior to planting corn in a field experiment repeated 3 consecutive years. Additional treatments were urea applied at 50, 100, and 150 kg N ha -1 , and liquid cattle and solid cattle manures at 200 kg N ha -1 with bedding amendments added to the field before manure spreading. Control plots received no manure, no urea, and no bedding amendment. Part of the ammonium-N applied in manures and a portion of that added as urea was volatilized or immobilized shortly after application and was not recovered as soil mineral N at planting. Across all treatments, soil mineral N in the top 30 cm on Jun. 10 in each year gave a better relationship to corn grain yield than soil mineral N measured at planting or on Jul. 10. Inclusion of data for plant N content on Jun. 10 or Jul. 10 did not improve the regressions. With remarkable consistency across all manure types, across manure rates, and over the three years, similar values for soil mineral N on Jun. 10 in plots given manure at planting had yields typically 0.5-1.0 t ha -1 greater than those in plots given urea at planting. This result indicates that mineralization of N from manure after the time of sidedress N and undetected as soil mineral N on Jun. 10 can contribute to yield increases of corn. Recent manure history should be considered when using soil tests for mineral N that are taken 3-4 wk after planting to calculate sidedress N fertilization. Key words: Sidedress, soil test, slurry, solid, cattle, swine, poultry
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».