Net Returns from Terrain‐Based Variable‐Rate Nitrogen Management on Dryland Spring Wheat in Northern Montana
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural producers can use variable‐rate application technology to vary N fertilizer within fields. This study was conducted to estimate changes in net returns from implementation of variable‐rate N management (VNM) on hard red spring wheat ( Triticum aestivum L.) in a summer‐fallow region in northern Montana. Net return from uniform N management (UNM) traditionally used by producers was compared with that from VNM in eight dryland fields between 1994 and 2004. Field experiments consisted of a replicated series of four to six N rates applied within strips oriented with the length of each field. Management zones (MZs) were created by dividing the fields into upper slopes, south‐facing middle slopes, north‐facing middle slopes, and lower slopes. Nitrogen recommendations for MZs were based on soil N testing and expected yields. Grain yield data were obtained using a production‐size combine equipped with a yield monitor. Mean grain protein and yield were similar between VNM and UNM. Yield differences were <223 kg ha −1 and averaged only 18 kg ha −1 . Grain yield did not differ significantly among N rates within MZs. In seven of the eight sites, net returns from VNM were up to US$27.97 ha −1 less than from UNM and were not profitable if Environmental Quality Incentive Program payments of US$6.36 ha −1 were considered as part of net income. Little evidence existed that VNM based on constructed MZs and predetermined N recommendations improves grain yields and profits or reduces N use in water‐limited, summer‐fallow systems of northern Montana.
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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 ».