Nitrogen and green foxtail (<i>Setaria viridis</i>) competition effects on corn growth and development
Notice bibliographique
Résumé
Agronomic research on the effects of nitrogen fertilizer and weed control in corn has focused primarily on maintaining or increasing yield. Few studies have examined the effect of nitrogen (N) fertilizer rate or weed competition (or both) on whole plant growth and development. The objectives of this research were to determine how N influences the growth and development of corn and to explore how green foxtail density affects this relationship. Field experiments were conducted on a sandy low organic matter soil from 1999 to 2001. The experiment was designed as a factorial with N rate ranging from 0 to 200 kg N ha−1and targeted green foxtail density ranging from 0 to 300 plants m−2. Under weed-free conditions, a higher rate of N fertilizer increased corn leaf and grain N content, leaf area index (LAI), plant height, and aboveground dry matter (DM) production, including kernel weight. However, in the presence of green foxtail, corn leaf N content, LAI, growth rate, plant height, and aboveground DM were reduced at each N level. Despite having significant main effects, there was no interaction between N rate and green foxtail density. Results indicate that in corn grown on a coarse-textured soil with low organic matter, the additional stress brought about by the presence of green foxtail exacerbated the effect of low N rates on corn growth and development. More intensive weed management may be required in corn if N fertilizer rates are reduced.
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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 ».