Crop Nitrogen Demand and Grain Protein Concentration of Spring and Winter Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Available soil N and a cultivar's genetic potential are primary factors determining grain protein concentration (GPC). This study focused on important genotypic and environmental factors that determine GPC and yield potential in common wheat (Triticum aestivum L.) and investigated the use of GPC as a practical indicator of crop N deficiencies for a wide range of cultivars grown in 16 N fertilizer trials in western Canada. Large GPC responses to added N were accompanied by large increases in grain yield, and similar GPC–grain yield relationships were found at maximum grain yield and 90 and 80% of maximum grain yield. Both genotype and environment influenced the upper limit of yield when N was not limiting. The relationship between GPC and grain yield depended on the part of the N fertilizer response curve sampled, and there was a strong negative correlation between cultivar GPC and maximum potential grain yield. The latter observation indicates that the production of high‐yielding cultivars with high GPC is more complicated than simply stacking yield genes in a high‐GPC genetic background or vice versa. Large differences amongst cultivars also suggested that the critical GPC–grain yield responses must be known for each cultivar before GPC can be used as a practical postharvest indicator of N sufficiency. Growing season weather had a large influence on GPC–grain yield relationships, and GPC at the point of maximum grain yield increased as the potential grain yield of a cultivar was reduced by environmental limitations. These observations indicate that GPC may be a useful postharvest indicator of N deficiencies for crops that are under N stress, but caution must be used when employing GPC to develop management systems that optimize N fertilizer use.
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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 ».