Nitrogen Management of Brown Midrib Sorghum × Sudangrass in the Northeastern USA
Notice bibliographique
Résumé
Brown midrib (BMR) forage sorghum [ Sorghum bicolor (L.) Moench.] × sudangrass ( Sorghum sudanense Piper) hybrids (S × S) have been considered as a possible forage alternative to maize silage ( Zea mays L.) where maize planting is delayed due to wet soil conditions. Our objective was to determine the most economic rate of nitrogen (MERN) for BMR S × S grown in a two‐cut management system with a split application of N. Six field trials were conducted in New York in 2003 and 2004. One trial followed a grass–legume sod; a second trial had received liquid manure 19 mo before S × S planting. The remaining four followed S × S, silage maize, and/or a small grain crop. The MERN ranged from 137 to 192 kg N ha −1 cut −1 with dry matter (DM) yield ranging from 7.8 to 9.7 Mg ha −1 at the sites without additional N input. At the sites with prior N inputs, yield was higher (10.4–13.8 Mg ha −1 ) and MERN lower. The apparent nitrogen recovery (ANR) at the MERN was highest (61–73%) for the sites with prior N inputs. Nitrogen application rates > 145 kg N ha −1 cut −1 decreased nitrogen use efficiency (NUE) to <15 kg DM kg −1 N, while the ANR became <45%. We concluded that the MERN for BMR S × S grown in New York in a two‐cut system following maize, small grains, or forage S × S is 125 to 145 kg N ha −1 cut −1 . For sites that follow sod plow‐down or recent manure application, N application rates should not exceed 40 to 60 kg N ha −1 cut −1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».