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Enregistrement W2098355065 · doi:10.1002/jsfa.6938

Enhancing crop yield with the use of N‐based fertilizers co‐applied with plant hormones or growth regulators

2014· review· en· W2098355065 sur OpenAlexaff
Mohammad Zaman, Leonid V. Kurepin, W.D. Catto, Richard P. Pharis

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2014
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuxinAbscisic acidBiomass (ecology)AgronomyFertilizerBiomass partitioningNutrientGibberellinYield (engineering)CytokininCrop yieldShootCropBiologyChemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crop yield, vegetative or reproductive, depends on access to an adequate supply of essential mineral nutrients. At the same time, a crop plant's growth and development, and thus yield, also depend on in situ production of plant hormones. Thus optimizing mineral nutrition and providing supplemental hormones are two mechanisms for gaining appreciable yield increases. Optimizing the mineral nutrient supply is a common and accepted agricultural practice, but the co-application of nitrogen-based fertilizers with plant hormones or plant growth regulators is relatively uncommon. Our review discusses possible uses of plant hormones (gibberellins, auxins, cytokinins, abscisic acid and ethylene) and specific growth regulators (glycine betaine and polyamines) to enhance and optimize crop yield when co-applied with nitrogen-based fertilizers. We conclude that use of growth-active gibberellins, together with a nitrogen-based fertilizer, can result in appreciable and significant additive increases in shoot dry biomass of crops, including forage crops growing under low-temperature conditions. There may also be a potential for use of an auxin or cytokinin, together with a nitrogen-based fertilizer, for obtaining additive increases in dry shoot biomass and/or reproductive yield. Further research, though, is needed to determine the potential of co-application of nitrogen-based fertilizers with abscisic acid, ethylene and other growth regulators.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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