673 A Synthesis of Worldwide Approaches for Rationalizing Nitrogen Fertilization of Vegetable Crops
Notice bibliographique
Résumé
The necessity of achieving appropriate nitrogen fertilization of vegetable crops relates to both economical and environmental sustainability. Split nitrogen applications have been shown to improve N-use efficiency, in line with the aforementioned objective and should therefore be encouraged. Given the variation in the amount of N naturally provided to, or uptaken by, the crop, strategies are required to tailor supplementary fertilization to actual crop needs, keeping in mind the absolute requirement for optimal yield in quality and quantity. It is suggested that the fertilization rates applied at sowing or later in the season can be figured in two manners. The first relies on modelling; the second on measurements. The modelling (N budget) approach, mostly linked to initiatives on the European continent, would be most applicable to the determination of the first fertilizer dressing. When a plant stand is established, however, canopy-based measurements made either directly or remotely could be developed to make use of the capability of the plants to integrate the properties of the soil environment and to decide upon further top-dressed applications. For this purpose, a fully fertilized “reference plot” has to be introduced in the field in order to overcome the variability induced by season, site and cultivar. With the emergence of “precision farming” and “remote sensing technologies” it is now possible to adjust fertilizer inputs not only at the field level but also within fields based on actual, localized requirements.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».