Nutrient Removal by Corn Grain Harvest
Notice bibliographique
Résumé
Effective nutrient management requires an accurate accounting of nutrients removed from soils in the harvested portion of a crop. Because the typical crop nutrient values that have historically been used may be different under current production practices, a study was conducted to measure nutrient uptake in grain harvested in 1998 and 1999 from 23 site‐years in the Mid‐Atlantic region of the USA. There were 10 hybrids included in the study, but each site grew only one hybrid each year. Corn (Zea mays L.) production practices followed local state extension recommendations. Minimum, maximum, and mean corn grain yields were 4.9, 16.7, and 10.3 Mg ha−1. Nutrient concentrations were determined on grain samples oven‐dried at 70°C for 24 h. Minimum, maximum, and median nutrient concentration values were as follows: 10.2, 15.0, and 12.9 g N kg−1; 2.2, 5.4, and 3.8 g P kg−1; 3.1, 6.2, and 4.8 g K kg−1; 0.13, 0.45, and 0.28 g Ca kg−1; 0.88, 2.18, and 1.45 g Mg kg−1; 0.9, 1.4, and 1.0 g S kg−1; 9.0, 89.5, and 33.6 mg Fe kg−1; 15.0, 34.5, and 26.8 mg Zn kg−1; 1.0, 9.8, and 5.3 mg Mn kg−1; 1.0, 5.8, and 3.0 mg Cu kg−1; and 2.3, 10.0, and 5.5 mg B kg−1. Median nutrient uptake values found in this study are similar to commonly used book values, but there was considerable variation among samples of corn grain. Concentrations of P and K in grain were positively associated with yield level, and concentrations of grain P were positively correlated with Mehlich‐3 soil test P. The variability in nutrient removal values seen in this study, even for the same hybrid, raises questions about the usefulness of average values for estimating crop nutrient removal across a range of cropping conditions. Research is needed to identify or develop a means to correct for the sources of variability.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».