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Enregistrement W2102071803 · doi:10.1080/01904160500468662

Development of Standard Concentrations of Foliar Nutrients for Saskatoon

2006· article· en· W2102071803 sur OpenAlexaffabout
A. M. Zatylny, R. G. St-Pierre

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientPhosphorusPotassiumManganeseMicronutrientZincAnimal scienceChemistryMagnesiumNitrogenHorticultureAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil and foliar samples were collected from saskatoon orchards in Saskatchewan, Manitoba, and Alberta, Canada from 1997 to 1999 and analyzed for macro- and micronutrient content. Foliar samples were collected twice a month from the end of May until September in 1997 to examine the pattern of change in foliar nutrient concentrations throughout the season and to determine the most stable time period for foliar sampling. This period was determined to be from the last week in July until mid-August. Nutrient concentrations of foliar samples collected during this period from 1997 to 1999 were summarized according to the mean, median, minimum, and maximum values. Mean foliar nutrient concentrations were as follows: 2.48% nitrogen (N), 0.18% phosphorus (P), 1.15% potassium (K), 0.15% sulfur (S), 1.52% calcium (Ca), 0.50% magnesium (Mg), 6.9 ppm copper (Cu), 106 ppm iron (Fe), 124 ppm manganese (Mn), 16 ppm zinc (Zn), and 27 ppm boron (B). A number of significant positive correlations were found between soil and foliar levels of a nutrient, with the majority of these correlations occurring for the nutrients Cu, P, and Mn. Another study conducted during 2001–2002 examined differences in the foliar nutrient concentrations of the saskatoon cultivars ‘Smoky’ and ‘Thiessen’ sampled from nine orchards in Saskatchewan. Foliar concentrations of N, K, S, Ca, Mg, Cu, Mn, Zn, and B were significantly higher in ‘Smoky’ than in ‘Thiessen,’ whereas foliar K content was higher in ‘Thiessen’ than in ‘Smoky’.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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