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Enregistrement W2134321132 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(07)71593-x

The Effect of Formulation and Amount of Potassium Fertilizer on Macromineral Concentration and Cation-Anion Difference in Tall Fescue

2007· article· en· W2134321132 sur OpenAlexafffund
M. L. Swift, Shabtai Bittman, Derek Hunt, C. G. Kowalenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAbbotsford Veterinary Clinic
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Pennsylvania
Mots-clésFestuca arundinaceaFertilizerChemistryPotassiumPotashAgronomyHuman fertilizationAnimal scienceSignificant differencePoaceaeBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the feasibility of altering the dietary cation-anion difference (DCAD) in grass by altering the grass variety and the amount and formulation of K fertilizer application. In experiment 1, treatments were combinations of 2 varieties (Barcel and Hi-Mag) of tall fescue (Festuca arundinacea Schreb); 2 rates of K (0 and 250 kg/ha), supplied as KCl; and 2 rates of Mg (0 and 60 kg/ha), supplied as MgO. In experiment 2, K fertilizer was applied at 0 or 125 kg/ha as KCl or K2SO4. There was no difference between HiMag and Barcel tall fescue in the concentrations of Mg, S, and Cl. Application of K fertilizer decreased concentrations of Mg, but the magnitude of the decrease was not consistent across harvests. Conversely, application of Mg fertilizer increased Mg concentrations, but again, the magnitude of the increase was not consistent across harvests. The concentrations of Ca were higher in HiMag than in Barcel tall fescue, with the magnitude of the difference increasing from first to last harvest. Potassium fertilizer decreased Ca concentrations in the first, fourth, and fifth harvests only. Calcium concentration was decreased by a greater magnitude in HiMag tall fescue as a result of Mg fertilization. The HiMag tall fescue contained lower concentrations of K than did Barcel tall fescue in the first, second, and third harvests. Application of K fertilizer increased the K concentration in all 5 harvests but did not affect Na concentrations except in the last harvest. The HiMag tall fescue contained less Na than did Barcel, but the magnitude of the difference was affected by K and Mg fertilization. Application of K fertilizer decreased S concentrations in first-harvest grass, increased concentrations in second-and third-harvest grasses, and had no effect in fourth-or fifth-harvest grasses. Application of Mg fertilizer decreased S concentrations of tall fescue. Application of K fertilizer increased DCAD values for grass harvested from the second through fifth harvests. The increase in DCAD attributable to K fertilizer was less in HiMag than in Barcel tall fescue. Application of K fertilizer as K2SO4 increased dry matter yield and S concentrations of HiMag tall fescue, whereas K applied as KCl increased concentrations of K and Cl. There was no effect of fertilizer formulation on Na concentrations. The DCAD was lower in HiMag tall fescue fertilized with K2SO4 compared with that fertilized with KCl. This study showed that DCAD of grass can be manipulated by the choice of grass variety, fertilizer formulation, and fertilizer application rate.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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