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Enregistrement W2187326686 · doi:10.1093/jexbot/52.357.821

Towards optimization of growth via nutrient supply phasing: nitrogen supply phasing increases broccoli (Brassica oleracea var. italica) growth and yield

2001· article· en· W2187326686 sur OpenAlexaff
Roger Nkoa, Yves Desjardins, Nicolas Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrassica oleraceaYield (engineering)NitrogenNutrientAgronomyPhaserEnvironmental scienceChemistryBiologyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A greenhouse experiment on broccoli (Brassica oleracea var. italica, cvs Windsor and Arcadia) was carried out in order to demonstrate that supplying nitrogen (N) to meet the nitrogen demands of plant growth stages, through N phasing, improves plant growth and yield, as compared to fertilizing at the conventional, optimal, constant N rate. Two broccoli cultivars and two rates of starter nitrogen fertilizer (optimum, 250 mg l(-1) and sub-optimum, 150 mg l(-1)), were combined with three timings of fertigation change. Shifting N rate, at 60% and 75% of the market plant growth cycle significantly increased shoot dry weight and head fresh weight, compared to the constant-N rates treatments (controls). The highest yield and shoot dry weight were obtained when the N-rate was switched from the optimum level (250 mg l(-1)) to the sub-optimum level (150 mg l(-1)) at inflorescence initiation. The nitrogen-to-growth-stage-fitness effect was determined and partitioned into rate effect and phasing effect. The phasing effect was greatest, on both shoot dry weight and head fresh weight, at inflorescence initiation, and subsequently decreased until harvest time. None of the interactions was significant. The results demonstrated the superiority of nitrogen supply phasing over the conventional fixed-rate-supply method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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