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Enregistrement W2093690344 · doi:10.4141/p02-083

Sulphur fertilizer and tillage management of canola and wheat in western Canada

2004· article· en· W2093690344 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cynthia A. Grant, Adrian Johnston, George W. Clayton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensPotashCorp (Canada)Agriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésCanolaTillageAgronomyYield (engineering)FertilizerTigerConventional tillageCropBrassicaEnvironmental scienceChemistryBiologyMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 3-yr field study in Manitoba, Saskatchewan and Alberta evaluated immediate and residual effects of source, timing and placement of sulphur fertilizers on canola (Brassica napus L.) and wheat (Triticum aestivumL.) under conventional (CT) and reduced tillage (RT). Sulphur fertilization did not increase wheat yield, even when soil sulphate was low. Ammonium sulphate (AS) and ammonium thiosulphate (ATS) increased canola yield in 2 of 3 yr at the Saskatchewan site while elemental S and Tiger 90™ did not. Residual S from AS and ATS increased canola yield on S-deficient soils in the second and third crops after application. Canola yield on the S-deficient soil was lower where broadcast Tiger 90 rather than AS or ATS was applied the previous year, indicating that broadcast Tiger 90 oxidation was insufficient to support canola yield in the second crop year after application. Banding or seed-placing Tiger 90 delayed oxidation further. In the third crop after application, canola yield was similar with broadcast Tiger 90, AS or ATS but was lower with seed-placed or banded Tiger 90 than AS or broadcast Tiger 90. Small particle size and broadcast application of elemental S are needed to hasten oxidation of S to sulphate-S. Key words: Elemental S, Bentonite S, zero tillage, reduced tillage

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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