The Phosphorus Compositional Nutrient Diagnosis Range for Potato
Notice bibliographique
Résumé
Leaf analysis could assist in adjusting the P fertilization of potato ( Solanum tuberosum L.) to specific soil–plant systems to achieve high yield conditions. Our objective was to derive and validate Compositional Nutrient Diagnosis (CND) norms and ranges for a potato cultivar (Superior) and to compare CND to Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) and the Critical Value Approach (CVA). Survey data were obtained from 563 field observations and validated using 100 independent samples and across four P fertilizer trials. The databases included tuber yield and analyses (N, P, K, Ca, and Mg) of the upper fully expanded leaf collected at beginning of bloom. Yield cutoff between low‐ and high‐yield subpopulations, selected from cumulative variance functions across survey data, was 34.1 Mg ha −1 . The sum of squared values of CND indexes was distributed like a chi‐square value. The critical chi‐square value was 4.2. The critical CND P index range was between −0.80 and 0.80. Similar critical values were obtained for the validation population and fertilizer trials. The CND P index appeared symmetrical about the zero nutrient balance and was more closely related to yield compared with DRIS and CVA. The CND provides an inferential (as chi‐square) and symmetrical (about zero balance) diagnosis at low cost, could provide nutrient index ranges adjusted to yield goal, and could thus be developed advantageously for specific soil–plant systems.
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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 | 0,001 | 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 ».