Meta-analysis of lettuce (<i>Lactuca sativa</i> L.) response to added N in organic soils<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».