High-Yielding Soybean: Genetic Gain × Fertilizer Nitrogen Interaction
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. accounts for 35% of the global soybean production. Potential soybean yields are determined by the interaction of genotype, environment, and management practices (G × E × M). The question “Do high yielding soybean need to be fertilized with nitrogen (N)?” is still a valid one. The overall objective of this project is to study the contribution of N via utilization of varying N strategies under historical and current soybean genotypes. Two field experiments were conducted during the 2015 growing season at Ottawa (east central KS) and at Ashland Bottoms (central KS). Three soybeans varieties were used (1990s = non-RR, 2000s = RR-1, and 2010s = RR-2) under three N systems (non-N applied; late-N, 50 lb N/a; and 550 lb N/a, split in 3 timings) with all seeds inoculated. At Ottawa, the study was planted in an area without soybean history, with yields ranging from 14 to 37 bushels per acre. Superior yields were recorded for the modern soybean variety Roundup Ready (RR-2) relative to the RR-1 and non-RR materials. As related to the N management approach, slightly higher soybean yields occurred when N nutrition was based on fertilizer N application. At the Ashland Bottoms site, yields ranged from 44 to 76 bushels per acre. High yields were with the oldest soybean genotype (non-RR) when N nutrition was based on the fertilizer N application; while low yields were when the N nutrition of the modern soybean variety (RR-2) was based on the inoculation. There was no variety by N factor interaction with yield. The variety (P < 0.05) was the main significant single effect, which presented the following order from high to low productivity: non-RR >> RR-1 = RR-2. A conclusion from the first year of this experiment was the field where soybean had not been previously planted (Ottawa) had a lower yield capacity compared to the site with a soybean history (Ashland Bottoms).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».