Inoculant formulation and fertilizer nitrogen effects on field pea: Nodulation, N<sub>2</sub> fixation and nitrogen partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Field pea (Pisum sativum L.) acreage has expanded rapidly in the past 10 yr in the Peace River Region of Alberta as well as western Canada. Understanding nitrogen dynamics of Rhizobium inoculants and applied N will provide farmers opportunities to improve N nutrition of field pea. Field experiments were conducted (a) to compare the effects of soil inoculation using granular inoculant, and seed inoculation using peat powder and liquid inoculants with an uninoculated check, on field pea nodulation and N2 fixation, and (b) to determine whether starter N is required by field pea to enhance N2 fixation. The effects of inoculant formulation on nodule number, N accumulation and N2 fixation were in the order: granular > peat powder > liquid = uninoculated. Field pea, from soil-applied inoculant, accumulated more N prior to and during podfilling than field pea with seed-applied inoculant. Fertilizer N application rates < 40 kg N ha-1 had no significant effects on biomass N at flatpod, indicating that starter N was not necessary. Application rates greater than 40 kg N ha-1 reduced nodulation, but the total amounts of N accumulated by plants did not vary. The close proximity of a highly concentrated band of N fertilizer had a greater impact on nodulation and subsequent N2 fixation than the residual soil N level. Under field conditions, soil-applied inoculant improved N nutrition of field pea compared to seed-applied inoculation, with or without applied urea-N. Key words: Granular inoculant, Pisum sativum, Rhizobium, inoculation, field pea, nodulation, N2 fixation
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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) | 0,001 | 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 ».