Use of a Nitrogen Budget to Predict Nitrogen Losses in Processing Butternut Squash with Different Nitrogen Fertilization Strategies
Notice bibliographique
Résumé
With rising input costs and environmental concerns, growers are seeking methods to minimize nitrogen (N) inputs and off-field N losses while maintaining crop yields. Field studies on processing butternut squash ( Cucurbita moschata Duchesne ex Poir.) were conducted in 2004–2007 at 11 locations in Ontario, Canada, to determine the optimal N rate and estimate potential N losses. Preplant broadcast ammonium nitrate was applied at five rates between 0 and 220 kg N/ha. In contrasting years (i.e., cool/wet versus warm/dry versus average), 64% of sites were nonresponsive to N fertilizer as indicated by no differences in marketable squash yield. In responsive sites, the most economical rate of N (MERN) was between 105 and 129 kg N/ha of N fertilizer, indicating that the Ontario-recommended rate of 110 kg N/ha seems appropriate for responsive sites. At 110 kg N/ha, no yield advantage resulted from using a controlled-release N (CRN) or split-applying ammonium nitrate at preplant and vine elongation at 65 + 45 kg N/ha, respectively, compared with the same amount applied preplant. Apparent N losses (N inputs – N outputs) at harvest were 83 and 29 kg N/ha greater at a fertilizer application rate of 220 kg N/ha than at 0 and 110 kg N/ha, respectively. At 110 kg N/ha, crop removal balance and apparent N loss calculations suggest relatively low risk of N loss from the field during the growing season and after harvest, respectively. However, environmental and economical risks would be minimized if nonresponsive sites could be identified before N fertilizer application.
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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 ».