Field pea response to seeding depth and P fertilization
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted at Melfort, SK, in 1998 and 1999 to determine whether seeding depth and P fertilization affect field pea (Pisum sativum L.) seedling emergence and grain yield. Treatments included a factorial combination of three seeding depths (38 mm, 76 mm, and 114 mm) with and without 25 kg P2O5 ha–1 as monoammonium phosphate. While seedling density was not affected by seeding depth at 3 wk after planting, the deepest seeding depth produced significantly fewer seedlings than the two shallower depths at 5 wk post-seeding. A year-by-seeding-depth interaction was recorded for grain yield, with deep seeding (114 mm) reducing yield by 8.5% in 1998, while no significant differences were recorded due to depth in 1999. Side-banded phosphorus fertilizer applications reduced seedling emergence at 3 wk; however, no difference was recorded by 5 wk after seeding. At harvest, addition of P fertilizer significantly increased grain yields on this high P testing soil; however, this response was small, averaging 138 kg ha–1. Results of this trial indicate that while field peas can tolerate deep seeding there appears to be little benefit from seeding deeper than 76 mm. Key words: Field pea, seeding depth, P fertilizer
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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 | 0,000 | 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 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 ».