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Enregistrement W2372765715

The Effects of Fertilizer Application Operation on Physiology and Yield of Wheat

2008· article· en· W2372765715 sur OpenAlexvenueno aff
LU Yin-gang

Notice bibliographique

RevueSeed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrate reductaseDry matterFertilizerYield (engineering)AgronomyNitrogenChlorophyllChemistryNutrientNitrateBiologyMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The test based on high-yield characteristics of wheat cultivation technology,taking Guizi-4 as the tested material,designed different fertilizer application disposing,analysised and compared the effect of fertili- zation on physiological characteristics and yield of wheat,at the premise of N,P,K on consistent ratio in the whole growth period.The result showed that application in a range of 0 -270 kg/hm2 significantly increased dry matter accumulation of wheat,nitrogen accumulation,chlorophyll content,root vigor,leaf nitrate reductase activity and yield.Under applying Nitrogen Fertilizer in the same proportion as base and top-dress fertilizer, and increasing the nitrogen amount from 225 kg/hm~2 to 270 kg/hm~2,the dry matter accumulation and chloro- phyU content will increase,roots vigor and leaf nitrate reductase activity will strengthen,but the nitrogen accu- mulation of a plant and the yield is not obviously different in the same treatment.In this experimental condi- tion,applying 225 kg/hm~2 nitrogen in the jointing stage is the major way to coordinate nutrient supply and time allocation,to regulate and control the contradiction between the yield and physiological regulation of wheat.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,072

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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