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Enregistrement W2086067825 · doi:10.4141/p06-109

Prince Edward Island growers can reduce soil phosphorus buildup while maintaining carrot crop yield

2006· article· en· W2086067825 sur OpenAlexaffvenueabout
Kevin Sanderson, J. B. Sanderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaucus carotaPodzolAgronomyFertilizerYield (engineering)LoamPhosphorusCropEnvironmental scienceSoil waterCrop yieldField experimentNutrientMathematicsChemistryBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Producers seek to manage the application of nutrients in a manner that maximizes economic crop returns; however, emphasis must now include sensitivity to environmental issues such as increasing soil phosphorus. To address this issue in carrot (Daucus carota L.) production, we studied the effect of soil-applied P fertilizers on yield and soil P content in Prince Edward Island. Six field studies over a 3-yr period evaluated the yield response of carrot on sandy to loamy sand Orthic Podzol soils. Treatments consisted of pre-plant broadcast applied P at 0, 33, 66, 99 or 132 kg ha -1 on sites where residual P levels ranged from 81 to 162 µg P g -1 . When the total yield response of carrots to increasing P levels was fitted to a quadratic response curve, 110 kg P ha -1 was required to achieve maximum yield, but an application of as little as 22 kg P ha -1 resulted in 95% of maximum marketable yield. This reduced application rate resulted in a saving of 88 kg P ha -1 and slowed the buildup of soil P levels. Therefore, by applying more conservative amounts of P fertilizer carrot growers can maintain excellent crop yield while reducing the potential for environmental damage caused by the buildup of soil P. Key words: Orthic Podzol soil P, tissue P, fertilizer P, maximum yield, Daucus carota L.

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)0,001
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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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