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Enregistrement W2065925272 · doi:10.5402/2012/531647

Nitrogen Fertilizer Rate and Cultivar Interaction Effects on Nitrogen Recovery, Utilization Efficiency, and Agronomic Performance of Spring Barley

2012· article· en· W2065925272 sur OpenAlexafffundabout
Yadeta Anbessa, P. E. Juskiw

Notice bibliographique

RevueISRN Agronomy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésCultivarNitrogenFertilizerAgronomyGrain yieldYield (engineering)Human fertilizationNitrogen fertilizerBiologyAnimal scienceMathematicsChemistryMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was carried out at Lacombe, Alberta, to develop baseline information on nitrogen recovery, utilization efficiency, and agronomic performance of spring barley. This information may enable us to understand where the inefficiencies of N nutrition may lay and determine strategies to improve nitrogen use efficiency (NUE). Three divergent cultivars, “Manley” (two-rowed, tall, late maturing), “Noble” (six-rowed, mid-height, intermediate maturing), and “Tukwa” (six-rowed, semidwarf, early maturing), were grown under low (0 kg ha-1), moderate (50 kg ha-1) and high (100 kg ha-1) rates of applied N fertilization. Both N recovery and utilization efficiency decreased with the increase in rate of applied N fertilizer, and NUE declined from 45 kg kg-1N under the low N treatment to 33 kg kg-1N under the moderate treatment and 24 kg kg-1N under the high N treatment. The test cultivars were comparable in N uptake, but Tukwa and Noble were more efficient in their utilization of the N taken up than Manley, particularly under high N. Subsequently, while grain yield of Tukwa and Noble had increased linearly with rate of N fertilizer, the grain yield of Manley showed a declining trend under high N. This implies that, where a high input condition is targeted, improvement in N utilization efficiency may need to be given due consideration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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