Optimization of Liquid Swine Manure Sidedress Rate and Method for Grain Corn
Notice bibliographique
Résumé
Sidedressing may provide a better window of opportunity for land application of liquid swine ( Sus scrofa ) manure than early spring or fall application. Rates could be fine‐tuned to match crop N demand using the presidedress nitrate test (PSNT) if: (i) the yield response function to sidedress rate is consistent and (ii) yield and PSNT are positively correlated. To optimize application rate and method, we measured corn ( Zea mays L.) grain yield response to in‐row injection (INJ) and topdress (TD) of liquid swine manure (LSM) sidedressed at different rates on clay loam (51‐cm rows in 1999) and silt loam (75‐cm rows from 2000–2002). Yields exceeded local long‐term averages with INJ in all but the wettest year, were variable with TD, and were 2 Mg ha −1 greater with INJ than TD at 37.4 m 3 LSM ha −1 . From the quadratic yield response to sidedress injection rate, optimal rate (to achieve 95% maximum yield) ranged from 38 to 63 m 3 ha −1 (plot‐scale data; four 6‐m sections per plot) and 37 to 49 m 3 ha −1 (field‐scale data; 0.2‐ha plots). Yields were correlated with the PSNT ( r = 0.75 for no LSM sidedress; r = 0.24 for all treatments). Given the consistent yield response to sidedress INJ rate and accurate (correct 88% of the time) PSNT‐based predictions of additional N requirements (from comparisons of N fertilizer recommendation and relative yield), sidedress injection of LSM using the PSNT to fine‐tune rates according to crop N requirements can be considered as a best management practice.
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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 ».