Enhanced Efficiency Foliar Nitrogen and Pyraclostrobin Applications for High Yielding Corn
Notice bibliographique
Résumé
Combining a foliar fertilizer and fungicide in a single application could complement soil-applied nitrogen (N) and reduce application costs. Limited research has evaluated such combinations for high-yield corn (Zea mays L.) production systems. This research evaluated the effect of mixing order of enhanced-efficiency foliar N (30-0-0-0, Nitamin) rates (0, 9, and 28 L ha-1) with pyraclostrobin under different crop-yield environments (soil applied N at 84, 169, and 337 kg ha-1) on crop injury, disease severity, chlorophyll content, grain quality, and yield at Novelty and Albany, Missouri, in 2010 and 2011. There was no effect of 30-0-0-0 at 9 or 28 L ha-1 on corn yields in low- (soil applied N at 84 kg ha-1) or medium-yield environments (soil applied N at 169 kg ha-1). In a high-yield environment (soil applied N at 337 kg ha-1 at Novelty and Albany), 30-0-0-0 at 9 L ha-1 increased grain yields 0.38 Mg ha-1 (3.7%) compared to the non-treated control, but 30-0-0-0 at 28 L ha-1 did not increase yield due to 3-4% crop injury. In a high-yield environment (> 9.4 Mg ha-1), pyraclostrobin increased yields 3.9 to 7.1% (0.38 to 0.7 Mg ha-1) compared to the non-treated plants. This study found no significant effect of mixing order on corn yield response when 30-0-0-0 was applied with pyraclostrobin at 0.055 kg ai ha-1. The severity of diseases (Cercospora zea-maydis, Puccinia sorghi, and Exserohilum turcicum), which was less than 12% depending on the treatment, was affected by soil-applied N rate, 30-0-0-0 rate, and pyraclostrobin, depending on the site-year. Pyraclostrobin at 0.11 kg ai ha-1 (7.1%) and 30-0-0-0 at 9 L ha-1 (3.7%) were the highest-yielding treatments compared to the non-treated control with good crop safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».