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Enregistrement W2374570789

Balanced nutrition and crop production practices for the study of grain sorghum nutrient partitioning and closing yield gaps

2016· dissertation· en· W2374570789 sur OpenAlexaboutno aff
Brandon McHenry

Notice bibliographique

RevueK-State Research Exchange (Kansas State University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorghumClosing (real estate)AgronomyYield (engineering)NutrientCropGrain yieldProduction (economics)Crop productionAgricultural engineeringEnvironmental scienceMathematicsAgricultural scienceGeographyAgricultureEngineeringBiologyBusinessEconomicsPhysicsEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-west grain sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) producers are currently obtaining much lower than attainable yields across varying environments, therefore, closing yield gaps will be important. Yield gaps are the difference between maximum economic attainable yield and current on-farm yields. Maximum economic yield can be achieved through the optimization of utilizing the best genotypes and management practices for the specific site-environment (soil-weather) combination. This research project examines several management factors in order to quantify complex farming interactions for maximizing sorghum yields and studying nutrient partitioning. The factors that were tested include narrow row-spacing (37.5 cm) vs. standard wide row-spacing (76 cm), high (197,600 seeds haˉ¹) and low (98,800 seeds haˉ¹) seeding rates, balanced nutrient management practices including applications of NPKS and micronutrients (Fe and Zn), crop protection with fungicide and insecticide, the use of a plant growth regulator, and the use of precision Ag technology (GreenSeeker for N application). This project was implemented at four sites in Kansas during 2014 (Rossville, Scandia, Ottawa, and Hutchinson) and 2015 (Topeka, Scandia, Ottawa, Ashland Bottoms) growing seasons. Results from both years indicate that irrigation helped to minimize yield variability and boost yield potential across all treatments, though other factors affected the final yield. In 2014, the greatest significant yield difference under irrigation in Rossville, KS (1.32 Mg haˉ¹) was documented between the ‘low-input’ versus the ‘high-input’ treatments. The treatment difference in grain sorghum yields in 2014 was not statistically significant. In 2014, the Ottawa site experienced drought-stress during reproductive stages of plant development, which resulted in low yields and was not influenced by the cropping system approach. In 2015 the treatments were significant, and in Ottawa, narrow row spacing at a lower seeding rate maximized yield for this generally low-yielding environment (<6 Mg haˉ¹) (treatment two at 6.26 vs. treatment ten at 4.89 Mg haˉ¹). Across several sites, including Rossville, Hutchinson, Scandia, Topeka, and Ashland, a similar trend of narrow row spacing promoting greater yields has been documented. Additionally, when water was not limiting sorghum yields (i.e., under irrigation), a balanced nutrient application and optimization of production practices did increase grain sorghum yields (‘high-input’ vs. ‘low-input’; the greatest difference was seen in 2014 in Rossville, 1.2 Mg haˉ¹, and in 2015 in Ashland, 1.98 Mg haˉ¹). In the evaluation of nutrient uptake and partitioning in different plant fractions, there was variability across all site-years which did not always follow the same patterns as the yield, however, the low-input treatment was shown to have significantly lower nutrient uptakes across all the nutrients evaluated (N, P, K, S, Fe, Zn) and across most fractions and sampling times. The objectives of this project were to identify management factors that contributed to high sorghum yields in diverse environments, and to investigate nutrient uptake and partitioning under different environments and crop production practices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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