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Enregistrement W2075886240 · doi:10.4141/p06-108

Potassium management for carrots in Prince Edward Island

2006· article· en· W2075886240 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kevin Sanderson, J. B. Sanderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaucus carotaLoamPotashSoil waterPotassiumCultivarHorticulturePodzolAgronomyChemistryCropField experimentAnimal scienceMathematicsBiologyEnvironmental scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nine field studies were conducted over a 3-yr period to determine the response of carrot (Daucus carota L.) to soilapplied K on sandy to loamy sand Orthic Podzol soils in Prince Edward Island (PEI), Canada. Mid-season soil K levels ranged from 34 to 103 µg g -1 , and sites were classified as L– (very low), L (low) and M (medium) (Mehlich 3 extractable) according to the PEI Soil and Feed Testing Laboratory. Cultivars used were Imperator-type and the crops were managed to conform to local growing practices. Treatments consisted of preplant broadcast applied muriate of potash (KCl) at 0, 75, 150, 225 or 300 kg K ha -1 . When no K was applied, total carrot yields on the L–, L and M soil K ratings were 70, 90 and 98% of the maximum yield, respectively. To achieve 95% of the maximum yield, 150, 75 and 0 kg K ha -1 were required on the L–, L and M soils, respectively. Increasing rates of applied K linearly increased the K content of carrot petioles and soil samples taken at harvest. Potassium content in the carrot roots increased linearly with the rate of applied K, but parallel line analyses indicated that separate K response lines were required for each K soil test rating. Rates of 300, 150 and 75 kg K ha -1 were required to increase root K content to above the published standard of 27 mg g -1 (DM basis) on the L–, L, and M soil K sites, respectively. Key words: Carrot, potassium, soil K rating, nutrient content, yield

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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