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Enregistrement W2319252978 · doi:10.1139/cjps-2015-0301

Meta-analysis of lettuce (<i>Lactuca sativa</i> L.) response to added N in organic soils<sup>1</sup>

2016· article· en· W2319252978 sur OpenAlexaffvenueabout
Melissa Quinche Gonzalez, Annie Pellerin, Léon E. Parent

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactucaSoil waterFertilizerAgronomyMahalanobis distanceOrganic fertilizerSoil fertilityMathematicsCropSoil testEnvironmental scienceHuman fertilizationSoil scienceBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A soil test N (STN) is required to implement N fertilizer recommendations for vegetable crops in cultivated organic soils. A STN can be developed using the isometric log ratio (ILR) to balance soil C, N, and other soil components amalgamated into a filling value (Fv) and to derive a Mahalanobis distance ([Formula: see text]) as STN. Our objective was to conduct a meta-analysis of multi-year and multi-site N trials on lettuce (Latuca sativa L.) response to added N along a gradient of [Formula: see text] values, and to develop an N recommendation model. Twenty-four N fertilization experiments were conducted from 2002 to 2006 in organic soils of southwestern Quebec. Each crop received four N rates from zero to 120–150 kg N ha−1 applied before seeding or in split applications. The relationship between N requirements by lettuce and STN was quadratic whether lettuce was seeded or planted. There were three STN fertility classes delineated by [Formula: see text] values of 1 and 5.5. The N recommendation model and its uncertainty were valuable for [Formula: see text] values up to 8.4. This approach provides a reliable test soil N to implement appropriate fertilizer recommendations for lettuce in organic soils.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,020
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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